MLP：迭代次数与准确度之间的关系

Question

我想问一些人的建议。我在C ++中创建了程序，我正在使用OpenCV库（v2.4.11），尤其是MLP分类器。

我在2 000个测试屏幕上的准确率大约为92％，但只有当我设置 1 的迭代次数时。随着100,1000这样的数字越来越大，它越来越差（100为78％，1000％为77％）。

问题出在数据模型和编程部分是否正确？或者它必须是我的错？

非常感谢。

Answer 1

  

数据模型和编程部分可能存在问题   正确的吗？

是的，迭代次数，如神经元数量和层数，是对MLP分类器整体性能有很大影响的参数之一。您应用于MLP训练的迭代越多，MLP NN就越适应/适合其训练数据。这导致训练数据的高性能，但最终可能导致测试数据的性能不佳。在这种情况下，你有over-train/over-fit你的MLP NN。

然而methods（例如，网格搜索）可用于优化分类器的参数。