1樓：Leolsj
最近我也遇到了相同的問題，還是比較惱火的，磕鹽加油分析原因：
資料集的分布不同，複雜程度不同，對於不同的資料集同乙個網路結構並不能實現很好的效果。
分析資料集的分布
分析超引數的分布
如果你是分類任務或者是識別任務，可以把錯誤類別單拎出來看一下遍歷的引數還不夠多，畢竟很多引數沒有規定的取值範圍（如果你說的調參是learning rate，或者是batch size，就當我沒說吧）
2樓：他們叫我小銳
個人建議針對這種情況可以從兩個方向進行考慮 ↓一是這個 Idea 是否是針對特定資料集提出來的，另一方向是基於某一種或某一類方法的劣勢進行的改進。
1.如果是基於效果較好的資料集提出來的，可以想想看自己 idea 是否是有特殊性，能否泛化到其他資料集；統計分析所用的幾個資料集的特點，對比一下效果好的資料集是否有特點以及幾個資料集的差異，再結合自己的 idea 看能否適用所有的資料集。如果只能適用某個（類）特定的資料集，統計出這個資料集的特點，考慮在 idea 的適用範圍加上約束。
2.如果是發現某一類方法或某一類方法的不足進行的改進，可以考慮在這一方法或這類方法常用的資料集上進行實驗，或者直接在 baseline 用的資料集上進行實驗。如果效果還是不好，找乙個公開的原始碼用到這幾個資料集了，將自己的改進在此基礎進行實現驗證。
有了 idea 就不要放棄，再找找原因、多嘗試幾次實驗吧
3樓：Jacky huang
資料集是有特點的。某一方法的應用是主要解決存在一類問題的資料集。
你需要分析為什麼在乙個資料集上好在別的資料集上不好？是不是這些資料集的特點不一樣，其中某些特點是你的方法解決不了的？還是資料集本身有問題？還是你引數調錯？
你idea的作用你應該是很清楚的，資料集的選擇應該是迎合你的idea的。
你所謂的「好」指的是什麼？其中充滿隨機性嗎？比別的方法好多少，是否能足夠說明結果的區別性？假使差個零星半點，那在統計意義下是否說明沒有差別？
你提出的問題比較模糊。大家提的建議是在夾雜著各自理解與腦補的情況下給出的。也許與你實際遇到的問題相去甚遠。
我建議與你的導師細說你的想法和實驗，問題才比較容易被發現。問網友的話，要麼無法細說你的idea，要麼網友們只能說乙個可能性。你聽網友的話去做決定，一定意義上來說，叫做賭博。
4樓：
資料集還不夠。我們組做實驗都是在三五十個資料集裡找五六個還行的貼上去，實在找不到就多找些資料集。
ps. 座標國內cs某領域頂刊產出最多的組。
5樓：蘿蔔
這個時候可以考慮一下資料不平衡的問題，看看是不是自己的資料集的分類是恰巧比較平均
6樓：felix
我猜想你的idea是針對某個資料集來設計的，但是通用性較差，我們在觀察資料時應該找到所有資料的共性問題，我建議題主放棄這個idea
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