c++ - MLP : Relation between number of iteration and accuracy

Question

我想请教一些人。我在使用 OpenCV 库 (v2.4.11) 的 C++ 中创建了程序，尤其是 MLP 分类器。

我在 2000 个测试屏幕上的准确率约为 92%，但只有当我将迭代次数设置为 1 时。对于更大的数字，例如 100、1000，情况会变得更糟(在 100 上是 78%，在 1000 上是 77%)。

有可能问题出在数据模型和编程部分是正确的吗？还是一定是我的错？

非常感谢。

Answer 1

It is possible that problem is in data model and programming part is correct?

是的，迭代次数与神经元数量和层数一样，是对 MLP 分类器整体性能影响较大的参数之一。您应用于 MLP 训练的迭代次数越多，MLP NN 就越适应/适合其训练数据。这会导致训练数据的高性能，但最终可能导致测试数据的性能不佳。在这种情况下，您有 over-train/over-fit你的 MLP NN。

但是有methods (例如，网格搜索)用于优化分类器的参数。