过度拟合的迹象
Indication of overfitting
我正在根据 Tensorflow of Poets 教程使用 Inception 和迁移学习训练图像识别模型。
我已经 运行 了 500k 步，希望在过度训练 strats 之前查看最佳步数。下面的 tensorboard 图像显示我的训练准确度稳步上升，但验证准确度稳定在 70K 步左右。我的理解是，当开始过度训练时，验证准确性会开始下降。
下表中我的最佳步数是多少？ 7 万步还是 26 万步？
crystal 很明显您的模型过度拟合了。解决过拟合问题有以下几种方案：
1）提前停止。
2）正则化。
3) 通过减少层数或每层的单元数来减少模型 VC 维度。
4）扩充你的数据集。
5) 应用迁移学习。
对于你的情况，你可以尝试提前停止。根据您的图表，最佳迭代次数是 60K。
我正在根据 Tensorflow of Poets 教程使用 Inception 和迁移学习训练图像识别模型。
我已经 运行 了 500k 步，希望在过度训练 strats 之前查看最佳步数。下面的 tensorboard 图像显示我的训练准确度稳步上升，但验证准确度稳定在 70K 步左右。我的理解是，当开始过度训练时，验证准确性会开始下降。
下表中我的最佳步数是多少？ 7 万步还是 26 万步？
crystal 很明显您的模型过度拟合了。解决过拟合问题有以下几种方案：
1）提前停止。
2）正则化。
3) 通过减少层数或每层的单元数来减少模型 VC 维度。
4）扩充你的数据集。
5) 应用迁移学习。
对于你的情况，你可以尝试提前停止。根据您的图表，最佳迭代次数是 60K。