浅谈keras使用中val_acc和acc值不同步的思考
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2020-09-16
16:20:11
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浅谈浅谈keras使用中使用中val_acc和和acc值不同步的思考值不同步的思考
主要介绍了浅谈keras使用中val_acc和acc值不同步的思考，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起
跟随小编过来看看吧
在一个比较好的数据集中，比如在分辨不同文字的任务中，一下是几个样本
使用VGG19，vol_acc和acc基本是同步保持增长的，比如
40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3896 - acc: 0.95 - val_loss: 1.3876 - val_acc: 0.95
Epoch 13/15
40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3829 - acc: 0.96 - val_loss: 1.3964 - val_acc: 0.96
Epoch 14/15
40/40 [==============================] - 23s 580ms/step - loss: 1.3844 - acc: 0.97 - val_loss: 1.3892 - val_acc: 0.97
Epoch 15/15
40/40 [==============================] - 24s 591ms/step - loss: 1.3833 - acc: 0.98 - val_loss: 1.4145 - val_acc: 0.98
这表明训练集和测试集同分布，在训练集中学习的特征确实可以应用到测试集中，这是最好的情况。
通过观察热力图也可以看到，最热的地方集中在特征上。比如在分辨不同的文字。
但很多时候，自己建立的数据集并不完美，或者可能不同类的特征分辨并不明显，这时候用cnn强行进行分类就会出现很多奇
葩的情况。
考虑一种极端的情况，比如有四个类，而四个类都是同样的简单图形
那么在学习过程中，会出现如下特征的acc和vol_acc
40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3896 - acc: 0.2547 - val_loss: 1.3876 - val_acc: 0.2500
Epoch 13/15
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