matlabでシャム畳み込みニューラルネットワークを使用して、人間の再識別を試みています。CUHK データセットを使用して事前トレーニングを行ってから、ViPeR データセットのトレーニング セットを使用して微調整しています。
累積一致特性 (CMC) 曲線の結果をプロットします。
テストセットの結果は増加していますが、それほど多くはなく、その後減少してその後も維持されますが、トレーニングセットの結果は増加し続けています. トレーニング プロセスがトレーニング セットに適合し続けているが、テスト用ではないことを意味します。私の場合はオーバーフィッティングが発生しているようですが、ドロップアウトなどの方法を適用してオーバーフィッティングの問題を回避すると、CMC の結果は同じになります。ネットワーク モデルは、学習率 = 0.001、ミニ バッチ サイズ = 128、エポック = 300 のパラメーターで実行されます。
テスト セット CMC の結果を改善するためのアイデアはありますか?