cnn_captcha
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nickliqian
训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0
这是为什么呢
@jjeejj @ZhangYiBo513 如果可以，把验证码和代码发给我试一下？ 另外需要注意的地方，一个是标签char_set记得改成对应的数据，另外一个是继续增加样本试试。
hi~： 首选感谢解惑回复，验证码我放在附件里面了； 我要识别的验证码感觉是不用修改char_set数据,我测试的样本大概有2000张可能有点少； 还有一点我很疑惑，为什么修改图片尺寸之后图片的识别率会很低很低，只有百分之零点几，同时我还修改了cycle_stop=8000， 虽然训练的次数少了，但是识别率也不应该这么低啊？所以还需要向您请教下原因。 感谢解惑！
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Nick Li"[email protected]; 发送时间: 2019年7月12日(星期五) 晚上6:45 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
@jjeejj @ZhangYiBo513 如果可以，把验证码和代码发给我试一下？ 另外需要注意的地方，一个是标签char_set记得改成对应的数据，另外一个是继续增加样本试试。
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现在这个项目，我已经实际在使用了，首先感谢作者 识别率一直为0，基本上都是样本不太够，训练集的数据太少
改了图片的配置大小要和实际的图片大小保持一致
我遇到一个情况是：当训练到一万次的时候，识别率还是很低的只有 0.1，但是当寻训练到 11000次左右的时候，识别率瞬间上升，达到 百分之 八，九 十的
好的，我近期会在收集一批样本，然后会通过邮件的形式发给你，但是我想知道你是怎么打标签的呢？ 感谢！
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Nick Li"[email protected]; 发送时间: 2019年7月12日(星期五) 晚上9:37 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
@ZhangYiBo513 看得出你的样本相对复杂，2000张样本不太够的。另外没有收到你的附件。。。
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是的，我改变的图片尺寸就是为了和要测试的样本尺寸一致； 我想问下，你的训练集样本是自己生成的吗？还是自己采集的然后打的标签？ 可能是我训练的次数太少了，我把配置训练次数改成了8000，识别率一直很低；回头我再测试下。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "YibuMe"[email protected]; 发送时间: 2019年7月12日(星期五) 晚上10:13 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
现在这个项目，我已经实际在使用了，首先感谢作者 识别率一直为0，基本上都是样本不太够，训练集的数据太少
改了图片的配置大小要和实际的图片大小保持一致
我遇到一个情况是：当训练到一万次的时候，识别率还是很低的只有 0.1，但是当寻训练到 11000次左右的时候，识别率瞬间上升，达到 百分之 八，九 十的
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@ZhangYiBo513 打标签可以通过打码平台。我是已经有训练好的模型可以识别大部分的验证码。
大佬推荐些打码平台吧,感觉百度出来的都好不靠谱
6位没有测试过，4位我最新测试，10000张样本准确率可以达到70%，6位的话更改配置文件，和其他配置没有问题的话应该也是ok的。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:02 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
你们测试过6位数的验证码吗 我跑了20w 词 准确率 也是有 6%
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6位没有测试过，4位我最新测试，10000张样本准确率可以达到70%，6位的话更改配置文件，和其他配置没有问题的话应该也是ok的。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:02 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 你们测试过6位数的验证码吗 我跑了20w 词 准确率 也是有 6% — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
你测试一下就知道了 我测试过4 位数 在7000轮下就可以达到 0.70 我用6位数的 跑了一晚上都不行 还是只有 0.02-0.11 这是我的配置文件
{
"root_dir": "sample/origin/",
"image_suffix": "png",
"characters": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",
"count": 20000,
"char_count": 6,
"width": 200,
"height": 60
}
{
"origin_image_dir": "sample/origin/",
"new_image_dir": "sample/new_train/",
"train_image_dir": "sample/train/",
"test_image_dir": "sample/test/",
"api_image_dir": "sample/api/",
"online_image_dir": "sample/online/",
"local_image_dir": "sample/local/",
"model_save_dir": "model/",
"image_width": 200,
"image_height": 60,
"max_captcha": 6,
"image_suffix": "png",
"char_set": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",
"use_labels_json_file": false,
"remote_url": "http://127.0.0.1:6100/captcha/",
"cycle_stop": 20000000,
"acc_stop": 0.99,
"cycle_save": 500,
"enable_gpu": 1
}
安装包列表
_tflow_select 2.1.0 gpu https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
absl-py 0.7.1 pypi_0 pypi
astor 0.7.1 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
blas 1.0 mkl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
bleach 1.5.0 pypi_0 pypi
captcha 0.3 pypi_0 pypi
certifi 2019.3.9 pypi_0 pypi
chardet 3.0.4 pypi_0 pypi
click 7.0 pypi_0 pypi
cudatoolkit 9.0 1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cudnn 7.6.0 cuda9.0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
cycler 0.10.0 pypi_0 pypi
easydict 1.8 pypi_0 pypi
flask 1.0.2 pypi_0 pypi
gast 0.2.2 pypi_0 pypi
grpcio 1.19.0 pypi_0 pypi
h5py 2.7.0 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
hdf5 1.8.15.1 2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
html5lib 0.9999999 pypi_0 pypi
icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
idna 2.7 pypi_0 pypi
itsdangerous 1.1.0 pypi_0 pypi
jinja2 2.10.1 pypi_0 pypi
keras-applications 1.0.8 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
keras-preprocessing 1.1.0 py_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
libprotobuf 3.6.0 h1a1b453_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
markdown 3.1 pypi_0 pypi
markupsafe 1.1.1 pypi_0 pypi
matplotlib 2.1.0 pypi_0 pypi
mkl 2017.0.3 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
mock 2.0.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
numpy 1.16.2 pypi_0 pypi
olefile 0.46 pypi_0 pypi
pbr 1.10.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
pillow 4.3.0 pypi_0 pypi
pip 19.2.1 pypi_0 pypi
pyparsing 2.4.0 pypi_0 pypi
python 3.6.9 h5500b2f_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
python-dateutil 2.8.0 pypi_0 pypi
pytz 2018.9 pypi_0 pypi
requests 2.19.1 pypi_0 pypi
scipy 0.19.1 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
setuptools 36.4.0 py36_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
six 1.12.0 pypi_0 pypi
sqlite 3.29.0 he774522_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tensorboard 1.7.0 pypi_0 pypi
tensorflow 1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tensorflow-base 1.12.0 gpu_py36h6e53903_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
tensorflow-gpu 1.12.0 h0d30ee6_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
termcolor 1.1.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
urllib3 1.23 pypi_0 pypi
vc 14.1 h0510ff6_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
werkzeug 0.15.2 pypi_0 pypi
wheel 0.29.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
wincertstore 0.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
zlib 1.2.11 h62dcd97_3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
样本是自己生成的吗？ 我之前用生成的验证码改了尺寸以后也出现了这种状况，不过后来用了实际的样本，训练之后效果就好了，具体原因我也不清楚。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:20 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
6位没有测试过，4位我最新测试，10000张样本准确率可以达到70%，6位的话更改配置文件，和其他配置没有问题的话应该也是ok的。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:02 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 你们测试过6位数的验证码吗 我跑了20w 词 准确率 也是有 6% — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
你测试一下就知道了 我测试过4 位数 在7000轮下就可以达到 0.70 我用6位数的 跑了一晚上都不行 还是只有 0.02-0.11 这是我的配置文件 { "root_dir": "sample/origin/", "image_suffix": "png", "characters": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "count": 20000, "char_count": 6, "width": 200, "height": 60 } { "origin_image_dir": "sample/origin/", "new_image_dir": "sample/new_train/", "train_image_dir": "sample/train/", "test_image_dir": "sample/test/", "api_image_dir": "sample/api/", "online_image_dir": "sample/online/", "local_image_dir": "sample/local/", "model_save_dir": "model/", "image_width": 200, "image_height": 60, "max_captcha": 6, "image_suffix": "png", "char_set": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "use_labels_json_file": false, "remote_url": "http://127.0.0.1:6100/captcha/", "cycle_stop": 20000000, "acc_stop": 0.99, "cycle_save": 500, "enable_gpu": 1 }
安装包列表 _tflow_select 2.1.0 gpu https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main absl-py 0.7.1 pypi_0 pypi astor 0.7.1 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main blas 1.0 mkl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free bleach 1.5.0 pypi_0 pypi captcha 0.3 pypi_0 pypi certifi 2019.3.9 pypi_0 pypi chardet 3.0.4 pypi_0 pypi click 7.0 pypi_0 pypi cudatoolkit 9.0 1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cudnn 7.6.0 cuda9.0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cycler 0.10.0 pypi_0 pypi easydict 1.8 pypi_0 pypi flask 1.0.2 pypi_0 pypi gast 0.2.2 pypi_0 pypi grpcio 1.19.0 pypi_0 pypi h5py 2.7.0 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free hdf5 1.8.15.1 2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free html5lib 0.9999999 pypi_0 pypi icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main idna 2.7 pypi_0 pypi itsdangerous 1.1.0 pypi_0 pypi jinja2 2.10.1 pypi_0 pypi keras-applications 1.0.8 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main keras-preprocessing 1.1.0 py_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main libprotobuf 3.6.0 h1a1b453_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main markdown 3.1 pypi_0 pypi markupsafe 1.1.1 pypi_0 pypi matplotlib 2.1.0 pypi_0 pypi mkl 2017.0.3 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free mock 2.0.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free numpy 1.16.2 pypi_0 pypi olefile 0.46 pypi_0 pypi pbr 1.10.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free pillow 4.3.0 pypi_0 pypi pip 19.2.1 pypi_0 pypi pyparsing 2.4.0 pypi_0 pypi python 3.6.9 h5500b2f_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main python-dateutil 2.8.0 pypi_0 pypi pytz 2018.9 pypi_0 pypi requests 2.19.1 pypi_0 pypi scipy 0.19.1 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free setuptools 36.4.0 py36_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free six 1.12.0 pypi_0 pypi sqlite 3.29.0 he774522_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorboard 1.7.0 pypi_0 pypi tensorflow 1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-base 1.12.0 gpu_py36h6e53903_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-gpu 1.12.0 h0d30ee6_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main termcolor 1.1.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free urllib3 1.23 pypi_0 pypi vc 14.1 h0510ff6_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main werkzeug 0.15.2 pypi_0 pypi wheel 0.29.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free wincertstore 0.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free zlib 1.2.11 h62dcd97_3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
— You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
样本是自己生成的吗？ 我之前用生成的验证码改了尺寸以后也出现了这种状况，不过后来用了实际的样本，训练之后效果就好了，具体原因我也不清楚。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:20 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 6位没有测试过，4位我最新测试，10000张样本准确率可以达到70%，6位的话更改配置文件，和其他配置没有问题的话应该也是ok的。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:02 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 你们测试过6位数的验证码吗 我跑了20w 词 准确率 也是有 6% — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread. 你测试一下就知道了 我测试过4 位数 在7000轮下就可以达到 0.70 我用6位数的 跑了一晚上都不行 还是只有 0.02-0.11 这是我的配置文件 { "root_dir": "sample/origin/", "image_suffix": "png", "characters": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "count": 20000, "char_count": 6, "width": 200, "height": 60 } { "origin_image_dir": "sample/origin/", "new_image_dir": "sample/new_train/", "train_image_dir": "sample/train/", "test_image_dir": "sample/test/", "api_image_dir": "sample/api/", "online_image_dir": "sample/online/", "local_image_dir": "sample/local/", "model_save_dir": "model/", "image_width": 200, "image_height": 60, "max_captcha": 6, "image_suffix": "png", "char_set": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "use_labels_json_file": false, "remote_url": "http://127.0.0.1:6100/captcha/", "cycle_stop": 20000000, "acc_stop": 0.99, "cycle_save": 500, "enable_gpu": 1 } 安装包列表 _tflow_select 2.1.0 gpu https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main absl-py 0.7.1 pypi_0 pypi astor 0.7.1 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main blas 1.0 mkl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free bleach 1.5.0 pypi_0 pypi captcha 0.3 pypi_0 pypi certifi 2019.3.9 pypi_0 pypi chardet 3.0.4 pypi_0 pypi click 7.0 pypi_0 pypi cudatoolkit 9.0 1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cudnn 7.6.0 cuda9.0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cycler 0.10.0 pypi_0 pypi easydict 1.8 pypi_0 pypi flask 1.0.2 pypi_0 pypi gast 0.2.2 pypi_0 pypi grpcio 1.19.0 pypi_0 pypi h5py 2.7.0 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free hdf5 1.8.15.1 2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free html5lib 0.9999999 pypi_0 pypi icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main idna 2.7 pypi_0 pypi itsdangerous 1.1.0 pypi_0 pypi jinja2 2.10.1 pypi_0 pypi keras-applications 1.0.8 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main keras-preprocessing 1.1.0 py_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main libprotobuf 3.6.0 h1a1b453_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main markdown 3.1 pypi_0 pypi markupsafe 1.1.1 pypi_0 pypi matplotlib 2.1.0 pypi_0 pypi mkl 2017.0.3 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free mock 2.0.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free numpy 1.16.2 pypi_0 pypi olefile 0.46 pypi_0 pypi pbr 1.10.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free pillow 4.3.0 pypi_0 pypi pip 19.2.1 pypi_0 pypi pyparsing 2.4.0 pypi_0 pypi python 3.6.9 h5500b2f_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main python-dateutil 2.8.0 pypi_0 pypi pytz 2018.9 pypi_0 pypi requests 2.19.1 pypi_0 pypi scipy 0.19.1 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free setuptools 36.4.0 py36_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free six 1.12.0 pypi_0 pypi sqlite 3.29.0 he774522_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorboard 1.7.0 pypi_0 pypi tensorflow 1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-base 1.12.0 gpu_py36h6e53903_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-gpu 1.12.0 h0d30ee6_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main termcolor 1.1.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free urllib3 1.23 pypi_0 pypi vc 14.1 h0510ff6_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main werkzeug 0.15.2 pypi_0 pypi wheel 0.29.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free wincertstore 0.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free zlib 1.2.11 h62dcd97_3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
我使用脚本重新训练样本居然可以了 难道是一批样本训练了 3000轮就重新生生一批 可能是这样
.....具体原因需要，可能需要作者看下。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:26 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
样本是自己生成的吗？ 我之前用生成的验证码改了尺寸以后也出现了这种状况，不过后来用了实际的样本，训练之后效果就好了，具体原因我也不清楚。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:20 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 6位没有测试过，4位我最新测试，10000张样本准确率可以达到70%，6位的话更改配置文件，和其他配置没有问题的话应该也是ok的。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:02 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 你们测试过6位数的验证码吗 我跑了20w 词 准确率 也是有 6% — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread. 你测试一下就知道了 我测试过4 位数 在7000轮下就可以达到 0.70 我用6位数的 跑了一晚上都不行 还是只有 0.02-0.11 这是我的配置文件 { "root_dir": "sample/origin/", "image_suffix": "png", "characters": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "count": 20000, "char_count": 6, "width": 200, "height": 60 } { "origin_image_dir": "sample/origin/", "new_image_dir": "sample/new_train/", "train_image_dir": "sample/train/", "test_image_dir": "sample/test/", "api_image_dir": "sample/api/", "online_image_dir": "sample/online/", "local_image_dir": "sample/local/", "model_save_dir": "model/", "image_width": 200, "image_height": 60, "max_captcha": 6, "image_suffix": "png", "char_set": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "use_labels_json_file": false, "remote_url": "http://127.0.0.1:6100/captcha/", "cycle_stop": 20000000, "acc_stop": 0.99, "cycle_save": 500, "enable_gpu": 1 } 安装包列表 _tflow_select 2.1.0 gpu https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main absl-py 0.7.1 pypi_0 pypi astor 0.7.1 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main blas 1.0 mkl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free bleach 1.5.0 pypi_0 pypi captcha 0.3 pypi_0 pypi certifi 2019.3.9 pypi_0 pypi chardet 3.0.4 pypi_0 pypi click 7.0 pypi_0 pypi cudatoolkit 9.0 1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cudnn 7.6.0 cuda9.0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cycler 0.10.0 pypi_0 pypi easydict 1.8 pypi_0 pypi flask 1.0.2 pypi_0 pypi gast 0.2.2 pypi_0 pypi grpcio 1.19.0 pypi_0 pypi h5py 2.7.0 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free hdf5 1.8.15.1 2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free html5lib 0.9999999 pypi_0 pypi icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main idna 2.7 pypi_0 pypi itsdangerous 1.1.0 pypi_0 pypi jinja2 2.10.1 pypi_0 pypi keras-applications 1.0.8 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main keras-preprocessing 1.1.0 py_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main libprotobuf 3.6.0 h1a1b453_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main markdown 3.1 pypi_0 pypi markupsafe 1.1.1 pypi_0 pypi matplotlib 2.1.0 pypi_0 pypi mkl 2017.0.3 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free mock 2.0.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free numpy 1.16.2 pypi_0 pypi olefile 0.46 pypi_0 pypi pbr 1.10.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free pillow 4.3.0 pypi_0 pypi pip 19.2.1 pypi_0 pypi pyparsing 2.4.0 pypi_0 pypi python 3.6.9 h5500b2f_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main python-dateutil 2.8.0 pypi_0 pypi pytz 2018.9 pypi_0 pypi requests 2.19.1 pypi_0 pypi scipy 0.19.1 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free setuptools 36.4.0 py36_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free six 1.12.0 pypi_0 pypi sqlite 3.29.0 he774522_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorboard 1.7.0 pypi_0 pypi tensorflow 1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-base 1.12.0 gpu_py36h6e53903_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-gpu 1.12.0 h0d30ee6_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main termcolor 1.1.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free urllib3 1.23 pypi_0 pypi vc 14.1 h0510ff6_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main werkzeug 0.15.2 pypi_0 pypi wheel 0.29.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free wincertstore 0.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free zlib 1.2.11 h62dcd97_3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
我使用脚本重新训练样本居然可以了 难道是一批样本训练了 3000轮就重新生生一批 可能是这样
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测试结果： 12/100 100个样本识别耗时6.816540002822876秒，准确率12.0% 删除 sample 文件夹 重新生产 训练1000 轮效果居然出其的好 如果是这个原因 这个问题应该可以关闭了
.....具体原因需要，可能需要作者看下。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:26 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 样本是自己生成的吗？ 我之前用生成的验证码改了尺寸以后也出现了这种状况，不过后来用了实际的样本，训练之后效果就好了，具体原因我也不清楚。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:20 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 6位没有测试过，4位我最新测试，10000张样本准确率可以达到70%，6位的话更改配置文件，和其他配置没有问题的话应该也是ok的。 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jerry94test"[email protected]; 发送时间: 2019年8月1日(星期四) 晚上7:02 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"[email protected]; 抄送: "单只鸳鸯"[email protected];"Mention"[email protected]; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63) 你们测试过6位数的验证码吗 我跑了20w 词 准确率 也是有 6% — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread. 你测试一下就知道了 我测试过4 位数 在7000轮下就可以达到 0.70 我用6位数的 跑了一晚上都不行 还是只有 0.02-0.11 这是我的配置文件 { "root_dir": "sample/origin/", "image_suffix": "png", "characters": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "count": 20000, "char_count": 6, "width": 200, "height": 60 } { "origin_image_dir": "sample/origin/", "new_image_dir": "sample/new_train/", "train_image_dir": "sample/train/", "test_image_dir": "sample/test/", "api_image_dir": "sample/api/", "online_image_dir": "sample/online/", "local_image_dir": "sample/local/", "model_save_dir": "model/", "image_width": 200, "image_height": 60, "max_captcha": 6, "image_suffix": "png", "char_set": "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz", "use_labels_json_file": false, "remote_url": "http://127.0.0.1:6100/captcha/", "cycle_stop": 20000000, "acc_stop": 0.99, "cycle_save": 500, "enable_gpu": 1 } 安装包列表 _tflow_select 2.1.0 gpu https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main absl-py 0.7.1 pypi_0 pypi astor 0.7.1 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main blas 1.0 mkl https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free bleach 1.5.0 pypi_0 pypi captcha 0.3 pypi_0 pypi certifi 2019.3.9 pypi_0 pypi chardet 3.0.4 pypi_0 pypi click 7.0 pypi_0 pypi cudatoolkit 9.0 1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cudnn 7.6.0 cuda9.0_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main cycler 0.10.0 pypi_0 pypi easydict 1.8 pypi_0 pypi flask 1.0.2 pypi_0 pypi gast 0.2.2 pypi_0 pypi grpcio 1.19.0 pypi_0 pypi h5py 2.7.0 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free hdf5 1.8.15.1 2 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free html5lib 0.9999999 pypi_0 pypi icc_rt 2019.0.0 h0cc432a_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main idna 2.7 pypi_0 pypi itsdangerous 1.1.0 pypi_0 pypi jinja2 2.10.1 pypi_0 pypi keras-applications 1.0.8 py_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main keras-preprocessing 1.1.0 py_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main libprotobuf 3.6.0 h1a1b453_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main markdown 3.1 pypi_0 pypi markupsafe 1.1.1 pypi_0 pypi matplotlib 2.1.0 pypi_0 pypi mkl 2017.0.3 0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free mock 2.0.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free numpy 1.16.2 pypi_0 pypi olefile 0.46 pypi_0 pypi pbr 1.10.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free pillow 4.3.0 pypi_0 pypi pip 19.2.1 pypi_0 pypi pyparsing 2.4.0 pypi_0 pypi python 3.6.9 h5500b2f_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main python-dateutil 2.8.0 pypi_0 pypi pytz 2018.9 pypi_0 pypi requests 2.19.1 pypi_0 pypi scipy 0.19.1 np113py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free setuptools 36.4.0 py36_1 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free six 1.12.0 pypi_0 pypi sqlite 3.29.0 he774522_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorboard 1.7.0 pypi_0 pypi tensorflow 1.12.0 gpu_py36ha5f9131_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-base 1.12.0 gpu_py36h6e53903_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main tensorflow-gpu 1.12.0 h0d30ee6_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main termcolor 1.1.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free urllib3 1.23 pypi_0 pypi vc 14.1 h0510ff6_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main vs2015_runtime 14.15.26706 h3a45250_4 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main werkzeug 0.15.2 pypi_0 pypi wheel 0.29.0 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free wincertstore 0.2 py36_0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free zlib 1.2.11 h62dcd97_3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread. 我使用脚本重新训练样本居然可以了 难道是一批样本训练了 3000轮就重新生生一批 可能是这样 — You are receiving this because you were mentioned. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
谢谢 我想我的问题已经解决了
我的训练集图片准确度都是接近为1了，但是验证集准确度却始终是0.5左右；麻烦问一下各位你们出现类似情况没有。
第3240次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 0.99844 图片准确率为 0.99219 >>> loss 0.0003599718 [验证集] 字符准确率为 0.82200 图片准确率为 0.53000 >>> loss 0.0003599718 第3250次训练 >>>
我的是这样：
第3840次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 0.99609 图片准确率为 0.98438 >>> loss 0.0233225022 [验证集] 字符准确率为 0.49500 图片准确率为 0.06000 >>> loss 0.0233225022 第3850次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 1.00000 图片准确率为 1.00000 >>> loss 0.0228977930 [验证集] 字符准确率为 0.39000 图片准确率为 0.03000 >>> loss 0.0228977930 第3860次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 1.00000 图片准确率为 1.00000 >>> loss 0.0211946052 [验证集] 字符准确率为 0.44500 图片准确率为 0.01000 >>> loss 0.0211946052 第3870次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 1.00000 图片准确率为 1.00000 >>> loss 0.0216046404 [验证集] 字符准确率为 0.43500 图片准确率为 0.03000 >>> loss 0.0216046404
你样本多少
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Esme01"<[email protected]>; 发送时间: 2019年12月18日(星期三) 上午10:15 收件人: "nickliqian/cnn_captcha"<[email protected]>; 抄送: "Encircle"<[email protected]>; "Comment"<[email protected]>; 主题: Re: [nickliqian/cnn_captcha] 训练集识别率达到的1，但是验证集的识别率一直为0 (#63)
我的是这样：
第3840次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 0.99609 图片准确率为 0.98438 >>> loss 0.0233225022 [验证集] 字符准确率为 0.49500 图片准确率为 0.06000 >>> loss 0.0233225022 第3850次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 1.00000 图片准确率为 1.00000 >>> loss 0.0228977930 [验证集] 字符准确率为 0.39000 图片准确率为 0.03000 >>> loss 0.0228977930 第3860次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 1.00000 图片准确率为 1.00000 >>> loss 0.0211946052 [验证集] 字符准确率为 0.44500 图片准确率为 0.01000 >>> loss 0.0211946052 第3870次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 1.00000 图片准确率为 1.00000 >>> loss 0.0216046404 [验证集] 字符准确率为 0.43500 图片准确率为 0.03000 >>> loss 0.0216046404
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测试结果： 12/100 100个样本识别耗时6.816540002822876秒，准确率12.0% 删除 sample 文件夹 重新生产 训练1000 轮效果居然出其的好 如果是这个原因 这个问题应该可以关闭了
您好，我想训练一个6位数包含大小写字母以及数字的模型，样本数为2w张，但在训练了1w次之后，验证集的图片准确率仍然为0.01，我想知道该如何解决
第10570次训练 >>> [训练集] 字符准确率为 0.98698 图片准确率为 0.92969 >>> loss 0.0230094753 [验证集] 字符准确率为 0.40667 图片准确率为 0.00000 >>> loss 0.0230094753