Pytorch卷积预测,小样本预测误差小,换一个大样本误差就下降不下去了。

  统计/机器学习 深度学习 计算机视觉    浏览次数:57        分享
0

做了数据的归一化和多次卷积,但是误差还是下不去,都是几千之上。小样本的误差就是在50左右,误差函数用的MSE。

 

liuyang   2019-10-10 21:10



   1个回答 
0

你的y是数值吗?不太理解你的意思。是指输入的是图像,要预测的是数值?

你可以看看你的预测结果是不是每个样本都差不多大,如果是的话,说明你的模型就没有训练好,需要重新设置结构或者网络参数。

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

u_u   2019-10-11 08:46



  相关主题

pip install opencv报错   1回答

图像分割(imaging segment) 可以对图片数据进行裁剪,增多训练的数据量么   2回答

cnn没有pooling会怎么样?   4回答

Resnet-18, Resnet-50, Resnet-101这些模型里的数字是什么意思?   1回答

VGG16和VGG19的区别?   2回答

图像识别和深度学习中的“组合爆炸”是什么意思?   1回答

CNN中reLU层和max pooling层的前后顺序   2回答

如何安装pytorch   2回答

关于video saliency detection的一些问题   0回答

cifar-10数据集是有哪十类?   1回答

有什么好的方法识别图片中的特殊点呢   1回答

图像处理中rgba是什么意思?   2回答



回答问题时需要注意什么?

我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。

我们谢绝“这么简单,你自己想”、“书上有的,你认真看”这类的回答;如果你认为对方的提问方式或者内容不妥,你可以直接忽略该问题,不用进行任何作答,甚至可以对该问题投反对票。

我们谢绝答非所问。

我们谢绝自己不会、硬要回答。

我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出!