深度学习：我怎么知道我的网络没有记忆

Question

我有一个卷积神经网络，我的输入数据是来自不同视图的同一对象的 10.000 张图像（图像周围的 3D 角度）。我的网络收敛了，但我不确定网络是否记住了所有不同的角度/视图。由于我只有一个对象，我无法用不同的数据真正检查测试它。 我的训练/测试图如下所示（红色训练，绿色测试）：

由于测试低于训练，我希望网络能够记住所有图像？即使我有 10.000 种不同的图像。

Answer 1

首先，“记忆”不是我们用于学习过程的术语，因为它不是对先前示例的精确反刍。

这是您的实验过程的问题。您可以定义成功标准。 95% 的准确度是否足以满足您的预期应用？对您而言，什么是足以宣布成功的表现？

构建更令人信服的论点的一种方法是制作典型的第三分区：除了训练集和测试集之外，保存部分数据以进行验证。您按照已经完成的方式进行培训和测试。模型收敛后，将其应用于验证集以预测结果。如果那个测试通过了你的成功标准，那么你就有了一个完成的模型。