neural-network - 训练深度神经网络时准确率突然下降

标签 neural-network deep-learning mxnet

我正在使用 mxnet 来训练 11 类图像分类器。我观察到一个奇怪的行为训练准确率缓慢增加并上升到 39%,在下一个时期下降到 9%,然后在训练的其余部分保持接近 9%。
我使用保存的模型(训练准确率 39%)重新开始训练,保持所有其他参数相同。现在训练准确率再次提高。这可能是什么原因?我无法理解。以这种方式训练模型变得越来越困难,因为它需要我不断查看训练精度值。

学习率恒定为 0.01

最佳答案

如您所见,您的后期准确度接近随机准确度。在这种情况下有两个常见问题。

  • 你的学习率很高。尝试降低它
  • 您尝试使用的错误(或熵)为您提供 NaN 值。如果您尝试将熵与对数函数一起使用,则必须精确地使用它们。
  • 关于neural-network - 训练深度神经网络时准确率突然下降,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37044600/

    相关文章:

    tensorflow - 为什么q-learning函数在openai山地车上不收敛

    machine-learning - 井字游戏的神经网络

    python - 设置 GLOG_minloglevel=1 以防止在 shell 中从 Caffe 输出

    python - 有没有办法从图形图像中提取数据并将其存储在 Excel 工作表或 csv 文件中?

    r - 为 R 构建 MXNET 库

    c++ - 用于 C++ 的 mxnet ndarray 迭代器

    machine-learning - 开源神经网络库

    c# - 神经网络 : why does my function return different outputs to the in-built one?

    python - Tensorflow:准备输入数据

    python - 无法在 ios (El Capitan) 中安装 mxnet 并运行 python (2.7) 示例