SourceChangeWarning：验证集上准确率很高，但是测试集上很低

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pytorch实现图像分类，训练集准确率很高，测试集准确率总是很低
在使用pytorch运行图像分类的代码的时候,发现测试集准确率总是只有30%左右, 但是训练集准确率基本可以达到80%以上,那么存在的问题可能是一下几个方面导致的: 1.学习率设置得太高,可以尽量将学 ...
SVM 训练--在训练集上acc为94% 在测试集上为70%
用SVM 训练的时候: 出现的问题是: Error: specified nu is infeasible 带有下标的赋值维度不匹配. 百度到的答案:赋值维度不匹配...说明等号两边的大小不一致,导致 ...
Carsim和simulink联合仿真轮胎力估计基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况
Carsim和simulink联合仿真轮胎力估计基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力模型估计的精度很高,测试的工况为双移线工况基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法省去了轮胎模型的使用,避 ...
31,32,33_过拟合、欠拟合的概念、L2正则化，Pytorch过拟合欠拟合，交叉验证-Train-Val-Test划分，划分训练集和测试集，K-fold,Regularization
1.26.过拟合.欠拟合及其解决方案 1.26.1.过拟合.欠拟合的概念 1.26.1.1.训练误差和泛化误差 1.26.1.2.验证数据集与K-fold验证 1.26.1.3.过拟合和欠拟合 1.2 ...
arm集群服务器_高密度ARM集群服务器的应用场景
1 什么是高密度ARM集群服务器 ARM集群服务器,是在一个机箱内设计N个高性能ARM处理器,每个ARM处理器配置独立的内存及存储,所有的处理器通过高速网络(千兆或万兆网络)进行相互之间以及对外通信的 ...
weka使用训练集分类测试集_科学网—使用独立测试集对分类模型进行评估 - 李向东的博文...
这两天还是纠结于分类模型的准确率.因为对从网上随机摘录的文本进行分类时,结果总是不甚理想,不像使用cross-validation得到的结果那么好. 于是决定使用独立测试集(含1402个实例)进行评估 ...
从一到二：利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试...
通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python. ...
关于使用Pytorch时，训练集模型表现很好但测试集模型表现极差的原因
出现这一现象的原因主要有三个: 训练数据集过小,导致系统泛化能力不足训练和测试时的model.train(), model.eval()没有设置好训练时数据集一定要打乱,Dataloader的sh ...
虚拟机CPU使用率很高，主机的CPU很低
已经将虚拟机CPU和内存使用率调到最大,在虚拟机中运行程序,虚拟机中CPU使用率达到80%左右,而主机CPU使用率只有20%左右求解,有没有什么办法可以提高主机CPU使用率
keras训练模型，训练集的准确率很高，但是测试集准确率很低的原因
今天在测试模型时发现一个问题,keras训练模型,训练集准确率很高,测试集准确率很低,因此记录一下希望能帮助大家也避坑: 首先keras本身不同的版本都有些不同的或大或小的bug,包括之前也困扰过我的 ...

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