polar神经网络CNN译码训练

先随便设置的参数:

 

 没想到它居然有效果:

 

 这弯弯扭扭的准确率曲线看上去势头还不错。准确率百分之40.5%。

将epoch由500设置为5000看看:

 

 

是不是不池化更好一点。。。

把池化层去掉,epoch设置为6000:

 

 loss下降了一点点,accuracy下降了一点,,但是要是提前停止训练,应该会好一点。

epoch改为3000,因为在3000附近就差不多收敛了,采用adam优化。再试试:

 

 

 对于这个图像,我竟无言以对。。。

loss有所降低,accuracy振荡地厉害。

加上池化层再试试:

 

 

 loss:30.68%

acc:53.63%

为什么图像振荡得这么厉害???

要怎么办???将学习率由0.001改为0.0001试试:

 

 

 loss:31.07%

acc:55.67%

这个图形形状似曾见过。。

batch_size改为50试试:

 

 

loss:30.9999%

acc:57.53%

 和batch_size为100时没有太大区别,由图可知,应该把epoch设置大一点,先设置为6000试试:

 

 

 loss;30.71%

acc:56.95%

试试迭代60000次:

 loss:30.4%

acc:58.03%(目前最好)

 

 没有太大改善,现在试试把dropout层去掉:

 

 

 把droupout层去了效果变得很差,还是过拟合的原因吧。

我的前方是万里征途,星辰大海!!
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