CNN图像分类中acc波动是趋于向上平缓还是随机波动

在CNN图像分类中，acc（准确率）的波动通常是趋于向上平缓的，而不是随机波动的。这是因为CNN模型的训练过程通常是一个逐渐优化的过程，每一轮迭代都会对模型参数进行微调，使得模型的性能逐渐提升。因此，随着训练轮数的增加，模型的准确率通常会趋于稳定，并且在一定范围内波动。当然，在某些情况下，如果模型的学习率设置过高或者数据集过小等因素导致模型无法收敛，那么准确率的波动可能会出现比较大的随机性。

相关问题

cnn图像acc波动大不大

CNN在图像分类等任务上的准确率波动程度取决于多个因素，包括数据集大小、模型架构、训练方法等。以下是一些可能导致CNN图像分类准确率波动的因素：

1. 数据集大小：数据集越小，训练出来的模型容易受到噪声的影响，因此准确率波动会更大。

2. 模型架构：不同的CNN架构对不同的数据集表现不同，因此准确率波动也会有所不同。

3. 训练方法：训练CNN需要小心调整超参数，如学习率、优化器等，不同的超参数设置会导致不同的模型效果，因此准确率波动也会有所不同。

4. 数据集质量：数据集中可能存在噪声、错误标签等问题，这些问题会影响模型的训练和准确率波动。

综上所述，CNN图像分类准确率的波动大小取决于多个因素，需要根据具体情况进行分析和调整。

图像识别分类是使用CNN好还是transformer好

这取决于具体的应用场景和数据集。一般来说，CNN更适合图像识别和分类任务，因为CNN可以有效地提取图像中的特征并进行分类。而Transformer主要用于自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译等，因为Transformer可以更好地处理序列数据。但是，在某些情况下，如对于具有复杂结构的图像，如图像中的物体之间存在复杂的关系，Transformer也可以用于图像分类任务。因此，最好根据具体的数据集和任务来选择合适的模型。