我有9个类的数据集和大约3000个图像。 在这种情况下，我应该对深度（4个转换层，4个最大池，2个fc，2个丢失和softmax）卷积网络使用交叉验证吗？
答案 0 :(得分：1)
可能是的，因为每个班级的图像数量并不多。特别是当您创建列车测试验证集时：70-15-15％？因此假设，如果您在70％的数据集上训练分类器，并且您的数据集在类上均分。然后每个（训练）课程将包含+/- 3000 * 0,7 = 2100/9 = 233个图像...
使用交叉验证的一个很好的动机是，您将更多地概括分类器。 （+培训示例的数量在技术上会更高）