深度学习模型训练集准确率能到100%,验证集准确率99.3%,如何能保持训练集准确率跟验证集准确率差不多同步上升,且最终维持在差不多的水平
时间: 2024-04-18 08:23:59 浏览: 14
要保持训练集和验证集的准确率差不多同步上升,并最终维持在差不多的水平,可以尝试以下方法:
1. 更大的训练集:如果训练集较小,模型可能会过拟合。通过增加训练数据量,可以提高模型的泛化能力,从而减少过拟合现象。
2. 数据增强:对训练数据进行增强操作,如旋转、平移、缩放等,可以扩充训练集的多样性,使模型更好地学习到数据的不变性和泛化能力。
3. 正则化技术:使用正则化技术,如L1或L2正则化、dropout等,可以减少模型的复杂性,防止过拟合。
4. 提前停止训练:监控验证集准确率,当验证集准确率不再提高时,可以提前停止训练,以避免过拟合。
5. 交叉验证:使用交叉验证来评估模型的性能,并选择最佳的超参数配置。这样可以更好地了解模型在不同数据集上的泛化能力。
6. 模型调整:尝试调整模型的结构或超参数,如增加/减少层数、调整网络的宽度、调整学习率等,以获得更好的平衡。
7. 集成学习:使用集成学习方法,如投票、平均等,将多个模型的预测结果结合起来,可以提高模型的稳定性和泛化能力。
请注意,不同的问题和数据集可能需要不同的方法来解决过拟合问题。因此,建议您根据具体情况尝试以上方法,并根据实验结果进行调整。
相关问题
stm32ADC采集电源电压不准确
回答: 当STM32的ADC模块采集电源电压时,可能会出现不准确的情况。这可能是由于ADC的采样保持电路在采集VIN电压时出现问题。在电压采集阶段,ADC内部的电容会进行充电,这个过程需要一定的时间。采集完成后,相当于复制了一份模拟输入引脚的电压值。然而,采样保持电路的充电时间可能不足以精确采集到输入电压的全部值。根据引用\[2\]的信息,一般情况下,5RC的时间可以认为是充满电压的时间,即采集到两端电压的99.3%。因此,如果采样时间不足,可能会导致电源电压的采集不准确。为了解决这个问题,可以根据产品的设计要求,确定采样阶段的最小用时,确保充电阶段完成。另外,还需要注意ADC模块的转换误差,根据引用\[2\]的信息,一般的ADC 12位的采样精度为1/4049。如果需要更高的精度,可能需要进行补偿。总之,为了确保准确的电源电压采集,需要仔细考虑采样时间和采样精度的要求,并根据手册进行相应的配置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [STM32 精准采集ADC电压,误差分析](https://blog.csdn.net/denghuajing/article/details/122287931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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糖厂用自动打包机打包,每包的标准重量是100千克。每天开工后需要检验一次打包机工作是否正常。某日开工后测得9包重量(单位:千克)如下: 99.3 98.7 100.5 101.2 98.3 99.7 99.5 102.1 100.5 已知每包的重量服从正态分布,试检验该日打包机工作是否正常(α=0.05)。
这是一个假设检验问题,需要进行以下步骤:
1. 建立假设
零假设($H_0$):打包机工作正常,每包重量的平均值等于100千克。
备择假设($H_1$):打包机工作不正常,每包重量的平均值不等于100千克。
2. 确定显著性水平
显著性水平($\alpha$)为0.05,即置信度为95%。
3. 计算统计量
由于样本容量较小($n=9$),我们需要使用$t$检验。首先计算样本均值和样本标准差:
$$
\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i = 99.77\\
s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2} = 1.43
$$
然后计算$t$值:
$$
t = \frac{\bar{x}-\mu}{s/\sqrt{n}} = \frac{99.77-100}{1.43/\sqrt{9}} = -1.96
$$
4. 判断结果
根据$t$分布表可知,在自由度为8($n-1$)的情况下,当$\alpha=0.05$时,双侧检验的临界值为$\pm2.306$。
因为$t=-1.96$在$-2.306$和$2.306$之间,所以不能拒绝零假设,即没有足够的证据表明打包机工作不正常。
因此,我们可以得出结论:在显著性水平为0.05的情况下,不能否定打包机工作正常的假设。
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