我正在根据诗人Tensorflow教程使用Inception和转移学习来训练图像识别模型。
我让它运行了500k步，希望在过度训练策略之前查看最佳步数。下面的张量图图像显示了我的训练精度稳步提高，但验证精度已稳定在70K左右。我的理解是，验证准确性在开始过度训练时会开始下降。
下表中我的最佳步数是多少？ 70k步进还是260k？
最佳答案
很明显，您正在过度拟合模型。为了解决过拟合问题，有几种解决方案：
1）提早停车。
2）正则化。
3）通过减少层数或每层单位数来减少模型VC尺寸。
4）扩充您的数据集。
5）应用转移学习。
对于您的情况，您可以尝试尽早停止。根据您的图形，最佳的迭代次数是60K。
关于tensorflow - 过度拟合的指示，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50187713/