python – 为什么在卷积神经网络中可能具有低损耗,但也具有非常低的精度？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 为什么在卷积神经网络中可能具有低损耗,但也具有非常低的精度？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含994字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

我是机器学习的新手,我正在尝试用3个卷积层和1个完全连接的层来训练卷积神经网络.我使用的辍学概率为25％,学习率为0.0001.我有6000个150×200培训图像和13个输出类.我正在使用tensorflow.我注意到一个趋势,我的损失稳步下降,但我的准确性只是略有增加,然后再次下降.我的训练图像是蓝色线条,我的验证图像是橙色线条. x轴是步骤.

我想知道是否有一些我不理解或可能导致这种现象的原因？从我读过的材料中,我认为低损耗意味着高精度.
 这是我的损失功能.

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))

解决方法:

这是因为损失和准确性是两个完全不同的东西(至少在逻辑上是这样)！

考虑一个将损失定义为：

loss = (1-accuracy)

在这种情况下,当您尝试最小化损失时,准确度会自动增加.

现在考虑另一个将损失定义为：

loss = average(prediction_probabilities)

虽然它没有任何意义,但它在技术上仍然是一个有效的损失功能,你的重量仍然调整,以尽量减少这种损失.

但正如您所看到的,在这种情况下,损失和准确性之间没有关系,因此您不能指望两者同时增加/减少.

注意：损失总是最小化(因此每次迭代后损失会减少)！

PS：请使用您尝试最小化的损失功能更新您的问题.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 为什么在卷积神经网络中可能具有低损耗,但也具有非常低的精度？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 为什么在卷积神经网络中可能具有低损耗,但也具有非常低的精度？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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