当图像分类的准确率不高时，可以考虑以下哪种方法提高准确率
A: 数据增强
B: 调整超参数
C: 使用预训练网络参数
D: 减少数据集
A: 数据增强
B: 调整超参数
C: 使用预训练网络参数
D: 减少数据集
举一反三
- 评估模型的分类预测准确率，使用()进行评估。 A: 验证数据集 B: 训练数据集 C: 测试数据集 D: 未知数据
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是？ A: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是（ ）。 A: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于75%
- 你使用Fashion数据集，搭建卷积神经网络训练模型，“测试集”识别准确率数值高于75% A: 正确 B: 错误