99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁大數(shù)據(jù)時代為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?
為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?
2023-04-11
收藏

Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它簡化了深度學習模型的構(gòu)建和訓練過程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時，有時會遇到訓練準確率和驗證準確率都極低的情況。這篇文章將探討可能的原因和解決方法。

  1. 數(shù)據(jù)問題 在深度學習中，數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。如果數(shù)據(jù)集不充分或者質(zhì)量差，那么無論如何調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，也很難獲得好的訓練效果。因此，需要對數(shù)據(jù)進行仔細檢查和預處理。 首先，可以檢查數(shù)據(jù)集是否平衡，即每個類別的樣本數(shù)量是否相同。如果一個類別的樣本太少，則模型可能無法學習到該類別的特征，從而導致訓練準確率和驗證準確率都很低。其次，需要對數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化或者其他處理，以便讓模型更好地學習數(shù)據(jù)的特征。最后，可以考慮使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)來擴充數(shù)據(jù)集，從而提高模型的泛化能力。

  2. 模型結(jié)構(gòu)問題 Keras提供了大量的深度學習模型結(jié)構(gòu)，但是每個問題的最佳模型結(jié)構(gòu)都不同。如果選擇的模型結(jié)構(gòu)不適合當前問題，則很難獲得好的訓練效果。 對于LSTM模型來說，可以檢查以下幾點： （1）LSTM層數(shù)是否太少或者太多。如果層數(shù)太少，則可能無法捕捉到長期依賴關(guān)系；如果層數(shù)太多，則可能導致過擬合。 （2）LSTM單元數(shù)是否合理。單元數(shù)過少則可能導致信息丟失，單元數(shù)過多則可能造成計算負擔過重。 （3）Dropout是否應用得當。Dropout是一種常用的正則化技術(shù)，能夠幫助減輕過擬合。但是如果Dropout應用得不恰當，也可能會影響模型的性能。

  3. 訓練參數(shù)問題 除了模型結(jié)構(gòu)外，訓練參數(shù)也是影響訓練效果的重要因素。在使用Keras進行訓練時，需要設(shè)置以下幾個重要參數(shù)： （1）Batch size：每個batch中包含的樣本數(shù)量。如果batch size太小，則可能導致梯度更新不穩(wěn)定，反之過大則會占用過多的內(nèi)存和計算資源。 （2）Learning rate：學習率決定了參數(shù)更新的速度。如果學習率太小，則需要更多的迭代次數(shù)才能獲得好的效果；如果學習率太大，則可能導致損失函數(shù)震蕩或者無法收斂。 （3）Epochs：訓練輪數(shù)。如果epochs太少，則可能無法充分學習數(shù)據(jù)集中的特征；如果epochs太多，則可能導致過擬合。 （4）Optimizer：優(yōu)化器決定了模型如何更新參數(shù)，不同的優(yōu)化器適用于不同類型的問題。

  4. 其他問題 除了上述三個方面外，還有一些其他問題可能會影響模型的訓練效果。例如： （1）內(nèi)存問題：如果數(shù)據(jù)集過大，可能會導致內(nèi)存不足?？梢钥紤]使用分布式訓

續(xù)訓練或者生成器(generator)等方法解決內(nèi)存問題。 （2）過擬合問題：如果模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但是在驗證集上表現(xiàn)很差，那么很可能是過擬合導致。可以采用正則化、Dropout、提前停止等方法來緩解過擬合問題。 （3）初始化問題：模型參數(shù)的初始化方法也會影響訓練效果。一般情況下，使用隨機初始化即可，但是當模型較深時，可以嘗試使用Xavier初始化或He初始化等方法。 （4）超參數(shù)搜索問題：以上提到的參數(shù)都需要手動設(shè)置，而且不同的取值范圍可能導致不同的訓練效果。因此，可以使用網(wǎng)格搜索(Grid Search)或者隨機搜索(Random Search)等方法來尋找最佳的超參數(shù)組合。

總之，Keras搭建LSTM模型訓練準確率和驗證準確率極低的原因很多，需要仔細排查和調(diào)整。針對不同的問題，可以采用不同的解決方案。最后，還需要注意訓練過程中的日志記錄和可視化，以便及時發(fā)現(xiàn)問題并進行調(diào)整。

相信讀完上文，你對算法已經(jīng)有了全面認識。若想進一步探索機器學習的前沿知識，強烈推薦機器學習之半監(jiān)督學習課程。

學習入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3826?targetId=6730&preview=0
涵蓋核心算法，結(jié)合多領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)案例，還會持續(xù)更新，無論是新手入門還是高手進階都很合適。趕緊點擊鏈接開啟學習吧！

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }