如何解决预测错误,但使用GCN的模型准确性较高
我正在使用图卷积网络从具有OCR结果的图像中提取信息。我的训练集有45-50套数据。在训练模型时,我能够获得85-90%的准确度,而损失为0.63094。但是当我尝试预测该模型时,得出的结果却很糟糕。请帮我解决这个问题。 基于模型输入图的邻接矩阵-A,功能集-X,标签-y 学习率-0.01 数字隐藏层2
解决方法
这可能是由于一些原因。
- 没有足够的数据
- 您的功能不足以进行可靠的预测
- 您过拟合
但是,除了您提供的内容以外,我不确定。如果您可以提供更多信息,我可能会提供进一步的帮助。
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