训练准确率与测试准确率答案

【问题标题】：Training accuracy vs test accuracy训练准确率与测试准确率
【发布时间】：2018-03-29 21:43:13
【问题描述】：

我正在训练一个 CNN，我在训练集中获得了 85% 的准确率，在测试集中获得了 65% 的准确率。

是否可以假设，通过正确设置网络的正则化（在我的情况下为 dropout 和 L2），我的测试准确度应该非常接近我的训练准确度（同时随着正则化增加）？

比如说，75%-74% 的准确率？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

通过正确设置网络所有参数的正则化以及具有良好代表性的数据批次，您的测试准确度和训练准确度之间应该会有很小的差异。但是你当然需要通过参数优化和特征选择优化您的模型。

也许您可以查看此link 以查找更多信息。

希望对你有帮助！

【讨论】：

Okey 明白了。既然你给我发了那个链接，我想问你这句话的意思（在链接中找到）：“......执行了一个广泛的 10 折交叉验证练习来调整参数并拟合最终模型。”这个 10 倍 CV 如何用于调整参数，您寻找最适合 10 倍 CV 的每次迭代的超参数，然后对它们进行平均或其他什么？
对不起，在这一点上我和你一样，我不太明白这句话。