深度学习：我怎么知道我的网不记忆

Question

我有一个卷积神经网络，我的输入数据是来自不同视图的相同对象的10,000个图像（图像周围的3D角度）。我的网络收敛，但我不确定网络是否记住了所有不同的角度/视图。由于我只有一个对象，我无法用不同的数据检查它。 我的训练/测试情节看起来像这样（红色训练，绿色测试）：

由于测试低于培训，我希望网络能够全心全意地学习所有图像？即使我有10.000种不同的图像。

Answer 1

首先，＆＃34;记住＆＃34;这不是我们应用于学习过程的术语，因为它不是先前示例的确切反流。

这是您的实验过程的问题。您可以定义成功标准。 95％的准确度是否足以满足您的预期应用？对你来说，什么是足够好的表现来宣布成功？

构建更有说服力的论点的一种方法是制作典型的第三个分区：除了训练和测试集之外，还要保存部分数据以进行验证。您已经完成了培训和测试。模型收敛后，将其应用于验证集以预测结果。如果 测试通过了您的成功标准，则您已完成模型。