Keras CNN训练精度很好,但测试精度非常低
You*_*hin 1 python deep-learning keras
请给我这些CNN结果的评论.我使用了2000张训练图像和400张测试图像.训练准确性很好,但测试精度非常低.我认为这是因为训练和测试图像之间存在很大差异.对于这种情况,任何人都有好主意吗？
[
]
这是过度拟合的明显情况.你有多少学习参数？例如,VGGnet有138M参数,在这种情况下,不太难看出网络中的某些神经元必须记录一个训练图像,因此你的网络不能很好地概括.
要解决这个问题,首先你可以尝试一个更简单的模型,如果任务很简单,就像区分形状一样.您还可以通过交换来增加训练数据,例如交换颜色通道(如果它不影响输出类),翻转或旋转图像以使您的网络更好地概括.在您的损失函数中包含L1/L2正则化并尝试丢失.