val_acc一直不变

val_loss一直不变的原因

之前用keras编写了LSTM模型,做图片分类,自己划分了测试集和训练集,但是得到的结果是每个epoch训练的准确率都不变。

《val_acc一直不变》

探索

我一直以为是我的数据的读取方式不对,我一直在从这方面下手,但是后来我发现根本不是这个原因,也找到了解决方案,具体原因有三点,三点是递进关系。

1.数据集样本各类别数量差距大

如果没有这种情况就看看第二点。

2.训练集和数据集是手动划分的,改为代码自动划分
代码如下:

X_train, X_test,Y_train, Y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.4, random_state=42)```

上述方法要多设置几个epoch,要有耐心的等,如果还是测试的准确率还是不变,那就可能是第二个原因。

3. 训练模型不适用,或者模型参数不恰当,建议调参,或者改算法

如果第一个方法还是不行那就可能是算法不适合这个数据集,可以打印混淆矩阵看一下,是不是分类错误率太高,比如我的数据集,做二分类,结果第二类全分到第一类了。

    原文作者:爱吃鱼的小丽
    原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_43299529/article/details/104269713
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