똑같은 데이터로 깊은 CNN을 연습하고 테스트하십시오.

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저는 연구 논문 (tensorflow를 사용하여)에서 깊은 CNN을 만들었고 모든 것이 올바르게 수행 되었다면 지금은 궁금합니다. 결국 CNN을 많은 이미지로 테스트하고 테스트하기를 원하지만 현재는 하나의 이미지 만 가지고 있습니다. CNN이 항상 100 %의 정확도를 유지해야하는 경우이 하나의 이미지를 교육 및 테스트 데이터로 사용하려면똑같은 데이터로 깊은 CNN을 연습하고 테스트하십시오.

출처

2017-11-01 Devin Haslam

예, 일치시킬 이미지가 하나뿐이므로 사소한 경우가 발생할 수 있습니다 -1). 그러나 이것은 귀하의 모델에 대한 "삶의 호흡"테스트 일뿐입니다. 당신이 알게 될 것은 당신이 그 모델을 통해 하나의 이미지를 기능적으로 실행할 수 있다는 것이다; 이렇게하면 해당 유형의 이미지로 토폴로지의 효율성에 대해 (또는 거의) 알 수 없습니다.

출처

2017-11-01 19:49:16 Prune

내 정확도가 0 %이면 뭔가 잘못 될 것입니다 ... 제안 사항이나 코드를 확인해야합니까? –

우리는 코드와 아마도 훈련 과정의 흔적을 볼 필요가 있습니다. – Prune

예, 뭔가 잘못되었습니다. 컨버전스 훈련을 받았습니까? 교육을 중단하는 기준은 무엇입니까? – Prune

똑같은 데이터로 깊은 CNN을 연습하고 테스트하십시오.

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