嗨,我是深度学习和卷积神经网络的新手。有人可以解释下图中的问题吗?有人告诉我,验证准确性的波动是这里的问题。但我不太明白这种波动的负面影响。为什么我们不看这个数字的最后一点呢?
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培训深度学习模块时,您必须对其进行验证。 这意味着您正在向算法显示看不见的数据。
因此验证准确度可以低于训练准确度。因为有一个称为过度拟合的场景。您的训练算法过多地依赖于训练数据,并且不能很好地概括为其他看不见的数据。
在波动的问题上,这是正常的。因为我们训练和测试算法是一种随机的方式。