妥当性の確度が列車の精度に達することはありますか？

Question

私は形3585-500-95で私の神経ネットワークを訓練しています。検証セットの精度はもう上がらないようです

：そして、いくつかの反復の後、私はこのような何かを得ました。私はL2正規化とドロップアウトを試みましたが、違いはありませんでした。だから私はこれがこのnnetが得ることができる最後の状態かどうか疑問に思いますか？また、検証の精度が通常の状況下でのトレーニングセットの精度よりも低いことがわかるのは正常ですか？

Answer 1

はい、通常の状況では、妥当性検査の精度が訓練セットの精度よりも低く設定されているのが普通です。

あなたが既にドロップアウトを使用していると言えば、おそらくトレーニングが終わる頃です。モデルの異なるアーキテクチャ、より多くのレイヤー、より高いドロップアウトを試すことができます。

これ以上のデータは間違いなく役立ちますが、これが不可能でさらにステップを1つ上に移動したい場合は、ラベリング。これは多くの助けにはなりませんが、ほとんどの場合、少し助けになります。