计算列车和测试的准确性

Question

我有200个训练数据，有6000个特征，标签是（0，+ 1），已转换为HDF5格式。 （就像那样，我有77个测试数据）。

我正在制作统计数据，例如精确度超过迭代次数。我使用parse_log和gnuplot。现在我的问题是我需要testset和trainset的准确性。换句话说，我希望TEST阶段将应用于两个数据库，因此给我两个准确度数字，以便了解两个courves如何演变。

中的accuracy layer

  

train_val.prototxt

是：

layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "sigm_l2"
  bottom: "label1"
  top: "accuracy" 
}

我在solver.prototxt中是：

    test_state: { stage: 'test-on-train' }
    test_iter: 500
    test_state: { stage: 'test-on-test' }
    test_iter: 100
    test_interval: 500
    test_compute_loss: true
    base_lr: 0.00001
    momentum: 0.9
    weight_decay: 0.000005
    # The learning rate policy
    lr_policy: "inv"
    gamma: 0.0001
    power: 0.75
    # Display every 100 iterations
    display: 100
    # The maximum number of iterations
    max_iter: 65000
    # snapshot intermediate results
    # solver mode: CPU or GPU
    solver_mode: CPU

火车和测试的准确性是：

  

（test_accuracy）

  

并且培训准确性是：

我想知道为什么列车精度不会在迭代中发生变化（在TRAIN阶段）。