指示过度拟合

Question

基于Tensorflow of Poets教程，我使用Inception和转移学习来训练图像识别模型。

我让它跑了500k步，希望在过度训练战术之前看到最佳步数。下面的张量板图像显示我的训练精度稳步上升，但验证准确度达到70K左右。我的理解是，当开始过度训练时，验证准确性会开始下降。

下图中的最佳步数是多少？ 70k步或260k？

Answer 1

很明显，你的模型过于贴合。为了解决过度拟合问题，有几种解决方案：
1）提前停止。
2）正规化。
3）通过减少每层的层数或单元数来减少VC的模型尺寸。
4）扩充数据集。
5）应用转学习。

对于您的情况，您可以尝试提前停止。根据图表的最佳迭代次数是60K。