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技术宅
No.63828709
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No.63828709 - 无标题 - 技术宅
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No.63828709
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•程序语言、压制投稿、视频制作以及各计算机领域的技术问题
•我觉得还是CSDN靠谱一点
•本版发文间隔为15秒。
无标题
无名氏
2024-09-20(五)01:09:33
ID:Fpaln7F
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No.63828709
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二分类神经网络,把测试样本全归为正类,可能是什么原因?
试过增大学习率、提高梯度估计的随机性方差,都没有效果
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)11:17:17
ID:Gs2SdhS
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No.63830977
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直观感觉有重大bug的可能性比较大,比如代码bug,训练集分布极度不均匀
再不济拿训练集测也不会只有一边的结果
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)11:19:08
ID:Gs2SdhS
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No.63830992
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如果训练集没有问题,也可能是过拟合,考虑增加训练集里负样本的数量和种类
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)12:57:39
ID:Fpaln7F
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No.63831841
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正类:负类数量3:1大概
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)13:08:40
ID:UvTKWMZ
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No.63831948
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>>No.63831841
那只要全判断正类,不就能达到75%的acc了吗
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)14:25:22
ID:Fpaln7F
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No.63832484
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>>No.63831948
没错,但这不是我想要的结果啊(;´Д`)
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)14:28:37
ID:6SxeYAj
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No.63832508
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首先你看看训练集上的正确率是多少,在训练集上能分对负样本吗
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)14:38:54
ID:6SxeYAj
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No.63832603
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一般来说训练神经网络应该先试着过拟合训练集把训练集全部分对,然后再减少过拟合
如果在训练集上没问题,那你可以把训练集分成两部分,一部分当训练一部分当验证集。看看重新训练后,在验证集上的效果如何
如果在验证集上也没问题,那说明你的测试数据和训练数据差别过大
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无标题
无名氏
2024-09-20(五)19:42:23
ID:q8eRB7R
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No.63835217
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数据集来源是什么,工业数据集还是学术数据集
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无名氏
2024-09-21(六)05:47:56
ID:zm40PJP
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No.63839513
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猜一个分布不均,我毕设那个数据集就这个弔德行,正常数据异常数据基本都在一块,索性把原数据改了然后成了
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)12:34:16
ID:Fpaln7F
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No.63841349
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在训练集上测了一下,还是把所有样本归位正类,模型就识别不了任何一个反类(´゚Д゚`)
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)12:43:41
ID:Fpaln7F
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No.63841411
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三个隐藏层+relu,理论上是能正确二分类的吧(・ー・)
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)15:13:39
ID:6SxeYAj
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No.63842460
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我觉得最大的可能是数据处理的不对,比如你用binary交叉熵损失的话标签要是0和1,但你用了正负1
你可以只用负样本训练看看
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)15:16:40
ID:SJC3jc0
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No.63842475
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不给看代码,肥哥们不是很好猜啊
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)16:41:20
ID:Gs2SdhS
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No.63843188
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训练集挂了多半有致命错误
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)16:41:37
ID:Gs2SdhS
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No.63843189
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代码bug之类的
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无名氏
2024-09-21(六)18:01:09
ID:Fpaln7F
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No.63843871
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用的是criteo数据集,MLP进行分类,激活函数用的ReLU
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无名氏
2024-09-21(六)18:21:59
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No.63844042
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但是跑minist准确率高达99%多(;´Д`)
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无标题
无名氏
2024-09-21(六)21:04:32
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No.63845552
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现在是,如果一个样本集合,52特征值+1个二值标签,不管怎么采样,都无法利用MLP达到80%以上的acc,那么是模型的问题还是样本的问题( ゚∀。)
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无标题
无名氏
2024-09-22(日)03:39:50
ID:6SxeYAj
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No.63848768
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你可以看看auc是多少
这个数据集上最优的auc也就81,如果你的也差不多那就是数据集的极限了
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