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卷积神经网络的过拟合

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Abhishek Dudhal · 技术社区 · 8 年前

我在应用CNN对手势进行分类,我有10个手势,每个手势有100张图片。我构建的模型在训练数据上的准确率约为97%,在测试数据上的准确率为89%。我能说我的模型拟合过度了吗?或者有这样的精度图(如下所示)是可以接受的吗?

1 回复 | 直到 8 年前

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janu777 8 年前

向训练集中添加更多数据

当训练集中有大量数据(各种实例)时,最好创建过拟合模型。

例如:假设您只想检测一个手势,比如说“竖起大拇指”(二元分类问题),您已经创建了一个积极的训练集,包含大约1000幅图像,其中图像被旋转、平移、缩放、不同的颜色、不同的角度、不同的视点、背景混乱。。。如果你的训练准确率是99%,那么你的测试准确率也会很接近。

因为我们的训练集足够大,可以覆盖阳性类的所有实例,所以即使模型拟合过度,它也会在测试集中表现良好,因为测试集中的实例只会与训练集中的实例略有不同。

在您的情况下,您的模型很好,但如果您可以添加更多数据,您将获得更好的准确性。

要添加什么类型的数据?

手动检查模型出错的测试样本并检查模式如果您能找出哪种样本出错,您可以将这类样本添加到培训集中,然后重新培训。