python - 使用 GCN 的预测不好但模型准确度高

Question

我正在使用图形卷积网络从具有 OCR 结果的图像中提取信息。我的训练集有 45-50 组数据。在训练模型时，我能够获得 85-90% 的准确度，损失为 0.63094 但是当我尝试预测它时，使用该模型会产生不好的结果。请帮我解决这个问题。Model Input Graph-based Adjacency Matrix - A, Features set - X, Labels- y learning rate - 0.01 number hidden layer 2

标签： pythontensorflowmachine-learningdeep-learning

Answer 1

这可能是因为一些事情。

1. 没有足够的数据
2. 您的功能不足以进行可靠的预测
3. 你过拟合了

但除了你给的以外，我不确定。如果您可以提供更多信息，我可能会提供更多帮助。