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【中文标题】CNN 回归导致两个不同（不正确）的预测【英文标题】：CNN regression results in two distinct (incorrect) predictions 【发布时间】：2021-03-27 02:13:54 【问题描述】：我正在尝试使用 Python Keras CNN（Tensorflow 作为主干）解决回归问题，我尝试根据获取的 8 维卫星图像（23x45 像素）预测单个 y 值来自 Google Earth Engine 使用他们的 Python API。我目前有 280 张图像，我使用翻转和随机噪声来扩充以获得 2500 张图像。数据经过标准化和标准化，我已经删除了异常值和只有零的图像。
我已经测试了许多 CNN 架构，例如： (Convolution2D(4,4,3),MaxPooling2D(2,2),dense(50),dropout(0.4),dense(30),dropout(0.4),dense(1)
这会导致一种奇怪的行为，其中预测值主要位于两个不同的组或集群中（每个组的方差很小）。真实值的方差要高得多。见下图。
我选择不发布任何代码 sn-ps，因为我的问题更笼统。什么可能导致这种聚类预测？有什么好的常用技巧来改善结果吗？ 我尝试使用来自 SciKit-Learn 的普通神经网络和回归工具来解决这个问题，方法是将图像展平为一个长数组（长度 23x45x8 = 8280）。这不会导致聚类，尽管准确性仍然很低。我认为这是由于数据不足或不适当造成的。
Plotted Truth (x) vs Prediction (y) which shows that the prediction is heavily clustered
【问题讨论】：
【参考方案1】：您的模型非常简单，它甚至无法正确提取特征，所以我猜它不合适。你的 dropout 在 2 层中是 40%，对于这么小的网络来说这相当高。你也有线性激活，好像是这样。
是的，样本的数量也会对组预测产生影响，大多数是选择样本最多的类。
我还注意到您的一些真值大于 1 且小于 0。您必须正确归一化并使用正确的激活函数。
【讨论】：
感谢您的一些好主意。我修复了标准化，降低了 dropout，并通过一些改进使网络更深。我正在努力获取更多数据，但我想知道是否有关于使用什么损失函数和激活函数的好的指南？到目前为止，我通过所有密集层的 sigmoid 激活和损失函数 mean_squared_logarithmic_error 获得了最好的结果。 深度学习中不使用sigmoid，因为它会导致梯度消失，也没有使用tanh。您必须使用 relu、leaky relu 或不要使用其他激活函数。 我明白了，这很有帮助。cnn回归预测基于matlab卷积神经网络cnn数据回归预测含matlab源码2003期(代码片段)
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