График точности нейронной сети сильно колеблется

Question

Я создал нейронную сеть, и ее архитектура выглядит следующим образом:

У него есть две две ветви, которые объединены. Одна ветвь принимает матрицы в качестве входных данных для сверточной сети, а другая ветвь представляет собой полностью связанный слой, который принимает вектор в качестве входных данных. Эти две ветви объединяются и отправляются на полностью связанный слой, за которым следует выходной слой. Моя сеть работает, однако я получаю следующие графики:

Для точности:

Для потери:

Я думаю, что мой график потерь в порядке. Но точность веселья сильно колеблется. Моя общая точность составляет 60%. Как вы думаете, эти графики свидетельствуют о недостаточной подгонке или это нормально? Мы будем признательны за понимание.

Answer 1

Это обычное поведение - иметь флуктуации из-за периодического обучения.Идеальный гладкий график потерь / увеличение точности будет получен тогда и только тогда, когда нейронная сеть будет снабжена всем набором данных (это невозможно с вычислительной точки зрения).

Когда ваша потеря обучения увеличивается, точность проверкиуменьшается, что является хорошим признаком.Последний график вместе с моим предыдущим наблюдением исключает возможность переоснащения (по крайней мере, для набора разработки).

Графики не выглядят необычно (за исключением тех пиков, которые я уже упоминал, этонормально иметь их во время групповой тренировки)

Это может быть или не быть в случае недостаточной экипировки.Если использование более сложных нейронных сетей в обеих ветвях (даже в одной из ветвей) дает вам лучший результат, то это означает, что это случай недостаточного соответствия.

Однако это явление недостаточного соответствия не имеет ничего общегос шипами, которые вы видите на графиках.

Надеюсь, это поможет вам в вашей проблеме:)