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shuffle一定要设置为True，这是初学者很容易犯的错误，不打乱，模型很容易学到一些和实验无关的信息，比如数据的顺序等，导致过拟合。

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相关推荐

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 ...
数据标准化常见问题：对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集和先对训练级标准化再将规则用于测试集有什么区别（Python实现）
在数据分析与挖掘.算法建模的都会用到数据标准化.数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其 ...
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 ...
pytorch MNIST 手写数字识别 + 使用自己的测试集 + 数据增强后再训练
文章目录 1. MNIST 手写数字识别 2. 聚焦数据集扩充后的模型训练 3. pytorch 手写数字识别基本实现 3.1完整代码及 MNIST 测试集测试结果 3.1.1代码 3.1.2 MNI ...
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 ...
加载tf模型正确率很低_深度学习模型训练全流程！
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货作者:黄星源.奉现,Datawhale优秀学习者本文从构建数据验证集. ...
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. ...
Pytorch实战2：ResNet-18实现Cifar-10图像分类（测试集分类准确率95.170%）
版权说明:此文章为本人原创内容,转载请注明出处,谢谢合作! Pytorch实战2:ResNet-18实现Cifar-10图像分类实验环境: Pytorch 0.4.0 torchvision 0.2 ...
bert模型图解很详细的与其他模型对比实验
https://www.cnblogs.com/Milburn/p/12031501.html

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

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相关推荐

最新文章

热门文章