Resnet50 验证集的准确率很低

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我是靠谱客的博主等待樱桃，这篇文章主要介绍Resnet50 验证集的准确率很低，现在分享给大家，希望可以做个参考。

在进行图像分类时使用到了Resnet50深度学习网络框架。但在训练时，发现其验证集的准确率很低。应该是发生了过拟合。

然后增加epoch或者调节参数效果都微乎其微。

上网搜到以下几种方法：（还未试验）

1.不仅在model.fit（）函数中 shuffle=True，还要：

(28条消息) 训练模型的准确率很高，但是验证集准确率特别低_bi_diu1368的专栏-CSDN博客_训练集准确率高,测试集准确率低

2.增加验证集比率。因为这里我训练集大概占比8：1，似乎不是很合理。

3.bn层？不是很懂哈哈

(28条消息) 迁移学习中解决keras模型训练过程中的验证集准确率不变问题_nbxuwentao的博客-CSDN博客_验证准确率不变

4.在训练语句之前，检查以下你的trainable参数，是否设置了一些参数是不可训练的。这还可能导致你的输出只能是一个值，比如永远预测为标注0，因为你只有一点点的参数，而这并不是一个模型（比如只有100个参数是可以训练的，太简单了，无法模拟）。

这篇文章写得好！！！

(28条消息) 造成深度学习模型训练准确率（高）与验证准确率（低）相差较大的可能原因_叫我五哥的博客-CSDN博客_训练准确率高验证准确率低

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