为什么我的验证准确性差异如此大？

Question

我有将近26万个特征的60万行数据。在验证集上训练神经网络进行分类和准确性的过程从99到25。在某些时期达到99，而在下一时期本身有时降到25。这可能是其原因。

Answer 1

即使您的回答很广泛，这也可能对您有所帮助。我在StackExchange上找到了一个很好的答案。

查看this的答案，我认为这可能是发生的，因为验证数据点的某些部分只是随机分类的。具有26个不同的特征可能是一个很大的缺点->分类器可能无法找到模式，因为某些特征太吵杂，不够精确甚至抵消了您的目的，最终导致了随机分类。

另一个可能的问题是您的学习速度。如果它太低，您可能会错过损失景观上的好地方。因此，取决于您的运气好坏。

我的建议是做一些数据科学，以找出对结果影响最大的特征。看看this的中篇文章，找到一些好的技术。而且，如果这不能带您到任何地方，请尝试一些正则化技术并选择合适的学习率。

如果没有任何效果，请让我们对您的数据集有更深入的了解，并提供培训的详细信息。