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培训acc减少,验证-增加。培训损失,验证损失减少

deep-learning keras machine-learning tensorflow python

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KDX2 · 技术社区 · 6 年前

我正在尝试实施LRCN,但我在培训中遇到了障碍。目前,我正在尝试单独培训CNN模块,然后将其连接到RNN。你在下面看到的结果是我迄今为止取得的最好的结果。问题是,除了训练的准确性,一切似乎都进行得很顺利。它正在逐渐下降。

我的模型在FC层之间有积极的退出,因此这可能是一个原因,但是,您是否认为这些结果有问题?如果他们继续这种趋势,我的目标应该是什么?

要预测的类数是3。代码是用Keras编写的。

纪元1/20 16602/16602[=============================================]-2430s 146ms/步-损耗:1.2583-加速度:0.3391-瓦卢损耗:1.1373-瓦卢加速度: 0.3306

Epoch 00001:val_acc从-inf改进为0.33058,将模型保存为权重0.01-1.14.hdf5历元2/20 16602/16602 [============================]-2441s 147ms/步-损耗:1.1998- 会计科目:0.3356-价值损失:1.1342-价值会计科目:0.3719

Epoch 00002:val_acc从0.33058提高到0.37190,将模型保存到权重0.02-1.13.hdf5历元3/208123/16602 [==========>…]-预计到达时间:20:30-损失:1.1889-附件: 0.3325

我还有两个简短的问题,我一时无法回答。

为什么我从自定义视频数据生成器输出的张量是维度: (4, 288, 224, 1) 但我的输入形状的图层是按如下方式生成的 (None, 288, 224, 1) ? 为了澄清形状,我在一个非时间分布的CNN中对包含单个图像的4个批次进行分类。我使用函数API。
稍后,当我训练RNN时,我必须对每个时间步进行预测,然后将其平均,并选择最佳的一个作为我的整体模型预测的预测。metrics['accurity']是这样做的,还是我需要一个自定义的metric函数?如果是后者,我如何根据以下内容编写: Keras doc. the results from evaluating a metric are not used when training the model

任何帮助,专业知识都将受到高度赞赏,我真的需要它。提前谢谢你!

1 回复 | 直到 4 年前

markuscosinus 6 年前

只要损失持续下降,准确度最终就会开始提高。因为你只训练了2-3个阶段,所以我认为准确度可能会波动是正常的。

至于你的其他问题:

(batchSize, dim1, dim2, nChannels) . 因为你的模型在训练前不知道批量大小 None 用作某种占位符。图像尺寸似乎是正确的,一个通道中的多个通道意味着您不使用彩色图像,因此每个像素只有一个条目。

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