DKay7
@DKay7
Юный студент

Почему нейросети точность растет вместе с ошибкой?

Решаю задачу классификации изображений. Для отладки остального кода написал простенькую сверточную нейронку из 5 сверточных и 1 fc слоя. На обучении выдала вот такие графики: train и validation точность и ошибка. Почему, в целом, ошибка на валидационной выборке растет вместе с точностью на ней?

Всего 42 уникальных класса, картинок ~20к, 20% из них -- валидационная выборка

P.S. Поправьте, если ошибаюсь, но то, что ошибка валидационной растет, говорит о переобучении сети, да?

Графики:
5ec4ea53b88d6278637580.png
  • Вопрос задан
  • 80 просмотров
Решения вопроса 1
DanilBaibak
@DanilBaibak
Machine Learning engineer
Да, это однозначно переобучение.

Для того чтоб ответить, почему растет и точность, нужно немного больше информации о вашем проекте:
  1. Сколько всего данных для обучения?
  2. Сколько уникальны классов?
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
nazartropanets
@nazartropanets
изучаю deep learning и ML(Python)
попробуйте изпользовать dropout, вполне возможно что это переобучение
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы