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リサーチペーパー(テンソルフローを使用)から深いCNNを作成しました。最終的に私は多くの画像でCNNを訓練してテストしたいと思っていますが、現時点ではただ1枚しか画像がありません。 CNNが常に100%の精度であれば、トレーニングとテストのデータとしてこの1つの画像を使用した場合同じデータを使って深いCNNをトレーニングしてテストする
リサーチペーパー(テンソルフローを使用)から深いCNNを作成しました。最終的に私は多くの画像でCNNを訓練してテストしたいと思っていますが、現時点ではただ1枚しか画像がありません。 CNNが常に100%の精度であれば、トレーニングとテストのデータとしてこの1つの画像を使用した場合同じデータを使って深いCNNをトレーニングしてテストする
はい、画像を1つだけ一致させると、 -1)。しかし、これはあなたのモデルの "生命の息吹き"テストに過ぎません。あなたが知っていることは、そのモデルを通して1つのイメージを機能的に実行できることだけです。このタイプのイメージでは、トポロジの有効性については何も教えてくれません(またはごくわずかです)。
私の精度が0%の場合、何かかなり間違っているはずです...任意の提案か、コードを参照する必要がありますか? –
コードとトレーニングプロセスの痕跡が必要です。 – Prune
はい、何かが間違っています。コンバージェンスに訓練しましたか?トレーニングを中止する基準は何ですか? – Prune