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  • validation accuracy vs train accuracy

    千次阅读 2018-11-18 23:00:08
    训练时validation accuracy和train accuracy之间没有差距,本义为这是一个还不错的曲线,但是今天讨论时有人评论说这种情况说明网络参数不足,因为在参数充足的情况下多多少少会有过拟和,所以正常情况下train ...

    训练时validation accuracy和train accuracy之间没有差距,本义为这是一个还不错的曲线,但是今天讨论时有人评论说这种情况说明网络参数不足,因为在参数充足的情况下多多少少会有过拟和,所以正常情况下train accuracy会高于validiation accuracy,似乎很有道理!

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  • 关于facenet 的accuracyvalidation rate 理解

    千次阅读 热门讨论 2018-05-09 20:10:58
    使用davidsandberg大侠的facenet 代码时, https://github.com/davidsandberg/facenet , 对于训练结果评价,提示类似如下:Accuracy: 0.99650+-0.00252Validation rate: 0.98367+-0.00948 @ FAR=0.00100 可以看到有...

     

     


    使用davidsandberg大侠的facenet  代码时, https://github.com/davidsandberg/facenet , 对于训练结果评价,提示类似如下:
    Accuracy: 0.99650+-0.00252
    Validation rate: 0.98367+-0.00948 @ FAR=0.00100


    可以看到有两个评价方法,accracy 和 validation rate。 我对 accracy 和 val rate的计算方式是明白的,但中间的逻辑(为什么要这样算) 有疑问,很长时间都没弄明白..
    首先  计算方式如下:
      accuracy              =(判断正确的 同一个人+ 判断正确的 不同的人) / 所有数据     
      validation rate     =  判断正确的同一个人的数量 / 所有的同一个人 的数量        (这时有个数字 代码写死为0.001,后面细说)   
    但为什么要有两个指标评价? accuracy不就够了么? 而且貌似val rate比accuracy 更重要,更能反映训练结果的好坏。

     

     

     

     

     

    开始时,我的训练的结果是acc 90%, val rate 10%, 后来提升到了 acc 98%, val rate 60%

    我的疑问/思路,举个例子来说 当acc 90%, val rate 10%时:

    设所有数据是100份,  现在我的accuraccy为90%,则 (判断正确 同一个人+ 判断正确 不同的人 )总和为90人,

    假设同一人的情况 实际数量为50:10%val则 5个判断对,则判断正确不同的人需要90-5=85个,  50+85>100, 不可能
    假设同一人的情况 实际数量为80:10%val则 8个判断对,则判断正确不同的人需要90-8=72个,  80+72>100, 不可能
    假设同一人的情况 实际数量为10:10%val则 1个判断对,则判断正确不同的人需要90-1=89个,  10+89约等于100,有可能

    而最后一种就是不平衡数据集,   而我的测试集是比较平衡的,不会100组数据中只有10个人左右是相同的 。 问题到底在哪呢?


    先看/理解好 知乎这条问题:

    https://www.zhihu.com/question/30750849

     

    现在看垂直的这条分界线 也就是我们最后要设定的判断阈值,把交叉的部分分成了假正 假负 两块区域。

    现在把 误报率 也就是假正 ,变为很小的0.001,就是要把蓝色的线 移到靠近右边的虚线。(把假正降到很小很小的0.001)
    而这时,validtateion rate不高,就说明我们训练的结果 还不够分得开,交叉的地方太大了:假正假负都太多, 我们需要 假正假负都尽量小

    如果我们的是模型训练得好(类似下图,交叉的地方很小),误报率 即使设为很低的0.001, val rate也可以高。下图是我们的训练目标, 上图是我们还没训练得足够好的情况。

     

    所以,与不平衡数据集没关系,是我们的网络训练得不够。


    那为什么模型训练得不好,accuracy仍可达90%或更高以上呢? 我想像中的,只有达到上图的效果了,accuracy才会达到99%, 实际下图这种情况,也可以达到accuracy99%, validation rate 60%。

    另外红线和蓝线,分别就是accuracy和validation rate 的门限值设置方法。也就是为什么有两个评价标准,且val rate比accuracy 更重要,更能反映训练结果的好坏。

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  • 知乎:深度学习为什么会出现validation accuracy大于train accuracy的现象? 概括他们的答案: validation的样本数量一般远小于training的 val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的(经过大量的训练学习...

    知乎:深度学习为什么会出现validation accuracy大于train accuracy的现象?

    概括他们的答案:

    1. validation的样本数量一般远小于training的
    2. val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的(经过大量的训练学习到东西了)
    3. data augmentation把训练集变得丰富,制造数据的多样性和学习的困难来让network更robust(比如旋转,随机crop,scale),但是val和test的时候一般是不对数据进行data augmentation的
    4. 各种正则化,dropout在训练集上使用,却不会在验证集上使用,导致训练集的 loss 偏大
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  • loss和accuracy之间并不是一定反相关 有时候我们会在plot的图上发现损失增大了,但精度却也在提升,这是为什么呢? 我们经常计算的损失其实是逐点(pointwise)损失值的平均值,但影响精度的是损失值的分布,而不是...

    loss和accuracy之间并不是一定反相关
    有时候我们会在plot的图上发现损失增大了,但精度却也在提升,这是为什么呢?
    我们经常计算的损失其实是逐点(pointwise)损失值的平均值,但影响精度的是损失值的分布,而不是平均值,因为精度是模型预测的类别概率的二进制阈值。
    即使从平均损失中无法看出,但模型也仍然可能在改进。

    Ref

    损失和精度的联系(损失增大为什么精度也提升?)

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  • 在学习使用keras库遇到了这个问题。 可能是由于版本不同导致,那么要怎么判断自己的版本用的是哪个呢?...可以看到loss和val_loss还是一样的,但是我的acc和val_acc却变成了binary_accuracy和val_binary_ac...
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  • 2018年07月21日更新最近在看keras作者写的Deep Learning with Python,其中说到了如何使用validation data的问题。这里我总结一下。every time you use feedback from your validation process to tune your model, ...
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  • 机器学习练习(三)——交叉验证Cross-validation

    万次阅读 多人点赞 2017-08-30 11:04:13
    交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型...
  • cross-validation 交叉检验(二)

    千次阅读 2010-09-11 14:46:00
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  • 在交叉验证的时候,出现val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题。 问题分析: 首先,弄清楚,训练集、验证集、测试集的区别,验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中,一般...
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  • sklearn cross ...交叉验证(Cross Validation)用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下降原始数据(dataset)进行分组,一部分用来为训练集(train set),另一部分做为验证集(validatio...
  • Tensorflow 2.x accuracy和loss曲线

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    TF2.x版本,画出accuracy和loss曲线,便于查看模型拟合程度 import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt history = model.fit(****) # 模型构建及训练过程就不在这里展示 acc=history....
  • Signature validation

    2021-06-08 03:57:41
    It is the duty of the referring clinician to ensure the completeness, accuracy and veracity of the provided information. If the receiving clinician uses the information that has been provided and ...
  • 这里还需要补充的是,validation sets的作用不仅仅是在训练中防止训练模型过拟合,平衡training accuracyvalidation accuracy,而且有 “compare their performances and decide which one to take” 。我在...

空空如也

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