训练集和验证集上的准确率都很高（超过97%），但是测试集上的准确率才30%，这个是怎么回事呢？ 我目前自己手里有一个小型的数据样本集，用它来训练神经网络。训练出来的结果是：训练集上的准确率达到9…
在神经网络的训练过程中，是应当追求训练准确率，还是应当追求测试准确率 我的经验是训练准确率尽量接近测试准确率或者训练误差与测试误差均低，单纯追求训练准确率的最高不一定可取，有可能出现overlearning的情况，有时训练准确率高是因为a network might improve the error rating on a number of already correctly-classified cases at the expense of misclassifying an additional case.
caffe训练神经网络测试集准确率达到多少就可以 这个并没有准确的结论，如果你数据预处理存在问题或者标签不合理，accuracy自然不会很高。并且，还需要改变已有网络中的参数或者网络结构才能有效提高accuracy。我们的目的并不在于准确率到底是多少，而是当测试准确率比较高时，得到的模型可以代替人去进行复杂图片的等级判断
卷机神经网络为什么增加训练次数后 准确率降低了很多
训练集准确率越来越低是怎么回事？ CNN训练图像分类，第1个epoch训练集的准确率还能上20%，后面就越来越低，只有10~20%，在后面就10%以下了…
在神经网络训练时，出现了验证集正确率比训练集正确率高，这种情况正常吗？ 在神经网络训练时（resnet50 在imagenet 上训练），出现了验证集正确率比训练集正确率高，这种情况正常吗…
在做神经网络分类，训练集准确率有0.8，而测试集准确率有0.97，可能的原因有哪些？ 你把训练集和测试集掉过来一下，看是不是还会出现这种情况。
