Зная лучшую модель в нейронной сети

Question

Я обучил модель, используя CNN,

Результаты:

Точность

Потеря

Я читал из fast.ai, эксперты говорят, что у хорошей модели значение val_loss немного больше потери.

Моя модель отличается в баллах. Итак, могу ли я считать эту модель хорошей илинужно тренироваться снова ...

Спасибо

Answer 1

Прежде всего, как уже указывалось, я бы проверил настройку ваших данных: сколько точек данных содержат наборы данных обучения и испытаний (проверки)? И были ли они выбраны правильно?

Кроме того, это показатель того, что ваша модель может не соответствовать данным тренировки. Как правило, вы ищете «сладкое пятно» в отношении компромисса между хорошим прогнозированием ваших тренировочных данных и отсутствием переобучения (т. Е. Плохими данными теста):

Если точность тренировочных данных не высока, возможно, вы недостаточно приспособлены (левая сторона зеленой пунктирной линии). И ухудшение данных тренировки, чем тестовых данных, свидетельствует об этом (хотя этот случай не показан на графике). Поэтому я бы проверил, что произойдет с вашей точностью, если вы увеличите сложность модели и лучше подгоните ее под тренировочные данные (двигаясь в направлении «сладкого пятна» на иллюстративном графике).

Напротив, если точность ваших тестовых данных была низкой, вы можете оказаться в ситуации перегрузки (правая сторона - зеленая пунктирная линия).

Answer 2

кажется, что ваш набор проверки «слишком прост» для CNN, который вы обучили, или недостаточно представляет вашу проблему. Трудно сказать, сколько информации вы предоставили.

Я бы сказал, ваш набор проверки выбран неправильно. или вы можете попробовать использовать перекрестную проверку, чтобы получить больше информации.