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

简介: 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,优于训练集的准确性。Dropout迫使神经网络成为一个非常大的弱分类器集合,这就意味着,一个单独的分类器没有太高的分类准确性,只有当把他们串在一起的时候他们才会变得更强大。

而且在训练期间,Dropout将这些分类器的随机集合切掉,因此,训练准确率将受到影响;在测试期间,Dropout将自动关闭,并允许使用神经网络中的所有弱分类器,因此,测试精度提高。

3.训练集的准确率是每个batch之后产生的,而验证集的准确率一般是一个epoch后产生的,验证时的模型是训练一个个batch之后的,有一个滞后性,可以说就是用训练得差不多的模型用来验证,当然准确率要高一点。

4.训练集的数据做了一系列的预处理,如旋转、仿射、模糊、添加噪点等操作,过多的预处理导致训练集的分布产生了变化,所以使得训练集的准确率低于验证集

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