我想请教别人。我使用C++创建了程序，其中使用了OpenCV库(v2.4.11)，尤其是MLP分类器。
我在2000个测试屏幕上具有大约92％的准确性，但是仅当我在 1 上设置了迭代次数时才如此。较大的数字(例如100、1000)会变得更糟(在100上为78％，在1000上为77％)。
问题可能在于数据模型和编程部分是否正确？还是一定是我的错？
非常感谢你。
最佳答案
是的，迭代次数(如神经元数量和层数)是对MLP分类器的整体性能产生重大影响的参数之一。您应用于MLP训练的迭代次数越多，MLP NN对其训练数据的适应/调整就越多。这导致训练数据的高性能，但最终可能导致测试数据的性能低下。在这种情况下，您的MLP NN为over-train/over-fit。
但是，存在methods(例如，网格搜索)用于优化分类器的参数。
关于c++ - MLP:迭代次数与准确性之间的关系，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/36754133/