神经网络与深度学习---验证集（测试集）准确率高于训练集准确率的原因
1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。 2.模型正则化过多，比如训练时dropou...
【深度学习】2-模型在测试集的准确率大于训练集
1. 问题描述在模型训练过程中突然发现，模型的准确率在测试集上居然比在训练集上还要高。但是我们知道，我们训练模型的方式就是在训练集上最小化损失。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。那么，是什么导致了在测试集上准确率更高的现象呢？模型训练结果：2. 解决问题2. 1. 欠拟合后来我咨询了某大佬，她说：“多训练几次看看，前几次一直在欠拟合”，我顿时感觉，好建议！增加训练周期数：果....
神经网络与深度学习---验证集（测试集）准确率高于训练集准确率的原因
1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集，使其分布一样。2.模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。Dropout能基本上确保测试集的准确性最好，优于....
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