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我正在研究神经网络问题,将数据分类为 1 或 0。我使用二进制交叉熵损失来做到这一点。损失很好,但是,准确性非常低并且没有提高。我假设我在精度计算中犯了一个错误。在每个时期之后,我在对输出进行阈值处理后计算正确的预测,并将该数字除以数据集的总数。我在精度计算中做错了什么吗?为什么它没有改善,反而变得更糟?
这是我的代码:
net = Model()
criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs,labels) in enumerate (train_loader):
inputs = Variable(inputs.float())
labels = Variable(labels.float())
output = net(inputs)
optimizer.zero_grad()
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
#Accuracy
output = (output>0.5).float()
correct = (output == labels).float().sum()
print("Epoch {}/{}, Loss: {:.3f}, Accuracy: {:.3f}".format(epoch+1,num_epochs, loss.data[0], correct/x.shape[0]))
Epoch 1/100, Loss: 0.389, Accuracy: 0.035
Epoch 2/100, Loss: 0.370, Accuracy: 0.036
Epoch 3/100, Loss: 0.514, Accuracy: 0.030
Epoch 4/100, Loss: 0.539, Accuracy: 0.030
Epoch 5/100, Loss: 0.583, Accuracy: 0.029
Epoch 6/100, Loss: 0.439, Accuracy: 0.031
Epoch 7/100, Loss: 0.429, Accuracy: 0.034
Epoch 8/100, Loss: 0.408, Accuracy: 0.035
Epoch 9/100, Loss: 0.316, Accuracy: 0.035
Epoch 10/100, Loss: 0.436, Accuracy: 0.035
Epoch 11/100, Loss: 0.365, Accuracy: 0.034
Epoch 12/100, Loss: 0.485, Accuracy: 0.031
Epoch 13/100, Loss: 0.392, Accuracy: 0.033
Epoch 14/100, Loss: 0.494, Accuracy: 0.030
Epoch 15/100, Loss: 0.369, Accuracy: 0.035
Epoch 16/100, Loss: 0.495, Accuracy: 0.029
Epoch 17/100, Loss: 0.415, Accuracy: 0.034
Epoch 18/100, Loss: 0.410, Accuracy: 0.035
Epoch 19/100, Loss: 0.282, Accuracy: 0.038
Epoch 20/100, Loss: 0.499, Accuracy: 0.031
Epoch 21/100, Loss: 0.446, Accuracy: 0.030
Epoch 22/100, Loss: 0.585, Accuracy: 0.026
Epoch 23/100, Loss: 0.419, Accuracy: 0.035
Epoch 24/100, Loss: 0.492, Accuracy: 0.031
Epoch 25/100, Loss: 0.537, Accuracy: 0.031
Epoch 26/100, Loss: 0.439, Accuracy: 0.033
Epoch 27/100, Loss: 0.421, Accuracy: 0.035
Epoch 28/100, Loss: 0.532, Accuracy: 0.034
Epoch 29/100, Loss: 0.234, Accuracy: 0.038
Epoch 30/100, Loss: 0.492, Accuracy: 0.027
Epoch 31/100, Loss: 0.407, Accuracy: 0.035
Epoch 32/100, Loss: 0.305, Accuracy: 0.038
Epoch 33/100, Loss: 0.663, Accuracy: 0.025
Epoch 34/100, Loss: 0.588, Accuracy: 0.031
Epoch 35/100, Loss: 0.329, Accuracy: 0.035
Epoch 36/100, Loss: 0.474, Accuracy: 0.033
Epoch 37/100, Loss: 0.535, Accuracy: 0.031
Epoch 38/100, Loss: 0.406, Accuracy: 0.033
Epoch 39/100, Loss: 0.513, Accuracy: 0.030
Epoch 40/100, Loss: 0.593, Accuracy: 0.030
Epoch 41/100, Loss: 0.265, Accuracy: 0.036
Epoch 42/100, Loss: 0.576, Accuracy: 0.031
Epoch 43/100, Loss: 0.565, Accuracy: 0.027
Epoch 44/100, Loss: 0.576, Accuracy: 0.030
Epoch 45/100, Loss: 0.396, Accuracy: 0.035
Epoch 46/100, Loss: 0.423, Accuracy: 0.034
Epoch 47/100, Loss: 0.489, Accuracy: 0.033
Epoch 48/100, Loss: 0.591, Accuracy: 0.029
Epoch 49/100, Loss: 0.415, Accuracy: 0.034
Epoch 50/100, Loss: 0.291, Accuracy: 0.039
Epoch 51/100, Loss: 0.395, Accuracy: 0.033
Epoch 52/100, Loss: 0.540, Accuracy: 0.026
Epoch 53/100, Loss: 0.436, Accuracy: 0.033
Epoch 54/100, Loss: 0.346, Accuracy: 0.036
Epoch 55/100, Loss: 0.519, Accuracy: 0.029
Epoch 56/100, Loss: 0.456, Accuracy: 0.031
Epoch 57/100, Loss: 0.425, Accuracy: 0.035
Epoch 58/100, Loss: 0.311, Accuracy: 0.039
Epoch 59/100, Loss: 0.406, Accuracy: 0.034
Epoch 60/100, Loss: 0.360, Accuracy: 0.035
Epoch 61/100, Loss: 0.476, Accuracy: 0.030
Epoch 62/100, Loss: 0.404, Accuracy: 0.034
Epoch 63/100, Loss: 0.382, Accuracy: 0.036
Epoch 64/100, Loss: 0.538, Accuracy: 0.031
Epoch 65/100, Loss: 0.392, Accuracy: 0.034
Epoch 66/100, Loss: 0.434, Accuracy: 0.033
Epoch 67/100, Loss: 0.479, Accuracy: 0.031
Epoch 68/100, Loss: 0.494, Accuracy: 0.031
Epoch 69/100, Loss: 0.415, Accuracy: 0.034
Epoch 70/100, Loss: 0.390, Accuracy: 0.036
Epoch 71/100, Loss: 0.330, Accuracy: 0.038
Epoch 72/100, Loss: 0.449, Accuracy: 0.030
Epoch 73/100, Loss: 0.315, Accuracy: 0.039
Epoch 74/100, Loss: 0.450, Accuracy: 0.031
Epoch 75/100, Loss: 0.562, Accuracy: 0.030
Epoch 76/100, Loss: 0.447, Accuracy: 0.031
Epoch 77/100, Loss: 0.408, Accuracy: 0.038
Epoch 78/100, Loss: 0.359, Accuracy: 0.034
Epoch 79/100, Loss: 0.372, Accuracy: 0.035
Epoch 80/100, Loss: 0.452, Accuracy: 0.034
Epoch 81/100, Loss: 0.360, Accuracy: 0.035
Epoch 82/100, Loss: 0.453, Accuracy: 0.031
Epoch 83/100, Loss: 0.578, Accuracy: 0.030
Epoch 84/100, Loss: 0.537, Accuracy: 0.030
Epoch 85/100, Loss: 0.483, Accuracy: 0.035
Epoch 86/100, Loss: 0.343, Accuracy: 0.036
Epoch 87/100, Loss: 0.439, Accuracy: 0.034
Epoch 88/100, Loss: 0.686, Accuracy: 0.023
Epoch 89/100, Loss: 0.265, Accuracy: 0.039
Epoch 90/100, Loss: 0.369, Accuracy: 0.035
Epoch 91/100, Loss: 0.521, Accuracy: 0.027
Epoch 92/100, Loss: 0.662, Accuracy: 0.027
Epoch 93/100, Loss: 0.581, Accuracy: 0.029
Epoch 94/100, Loss: 0.322, Accuracy: 0.034
Epoch 95/100, Loss: 0.375, Accuracy: 0.035
Epoch 96/100, Loss: 0.575, Accuracy: 0.031
Epoch 97/100, Loss: 0.489, Accuracy: 0.030
Epoch 98/100, Loss: 0.435, Accuracy: 0.033
Epoch 99/100, Loss: 0.440, Accuracy: 0.031
Epoch 100/100, Loss: 0.444, Accuracy: 0.033
最佳答案
是 x
整个输入数据集?如果是这样,您可能要除以 correct/x.shape[0]
中整个输入数据集的大小。 (与小批量的大小相反)。尝试将其更改为 correct/output.shape[0]
关于neural-network - 在 PyTorch 中计算每个 epoch 的准确率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51503851/
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我一直在尝试做这个程序,但我被卡住了,我仍然是一个初学者,任何帮助将不胜感激。我需要程序来做 打印一个 10 X 10 的表格,其中表格中的每个条目都是行号和列号的总和 包含一个累加器,用于计算所有表
这个计算背后一定有一些逻辑。但我无法得到它。普通数学不会导致这种行为。谁能帮我解释一下原因 printf ("float %f\n", 2/7 * 100.0); 结果打印 1.000000 为什么会
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4000 我需要上面字段 name="quantity" 和 id="price" 中的值,并使用 javascript 函数进行计算,并将其显示在字段 id= 中仅当我单击计算按钮时才显示“总
我是一名优秀的程序员,十分优秀!