训练集loss下降,验证集loss不变 训练集loss下降,验证集loss不变,是模型出现了过拟合的情况。过拟合是指机器学习中常见的一种模型表现形式,指的是模型在训练数据上的表现比在测试数据上的表现要好,即模型很好的拟合训练数据,但是对于新数据的预测能力差。因此,当训练集Loss下降,而验证集Loss不变时,说明模型出现了...
训练集与验证集分布不一致：如果训练集与验证集的数据分布不一致，模型在训练集上表现良好，但在验证集...
（1）数据源分布不一样：例如在图像处理中，训练集的图像采集使用的是摄像头A拍摄的，而测试集是摄像...
1、train loss与test loss 结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; t...
可以判定问题的原因来自两方面,一方面是模型过拟合,另一方面是训练集和测试机的数据域不同。 一、问题定位: 至于问题的定位排查,建议按照先易后难的角度,也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同,再排查模型是否过拟合。 1.关于数据域的排查
您可能会看到验证loss低于训练loss的第二个原因是由于如何测量和报告loss值: 训练loss在每个epoch过程中测量的 而验证loss是在每个epoch后测量的 在整个epoch内,您的训练loss将不断得到报告;但是,仅在当前训练epoch完成后,才根据验证集计算验证指标。 这意味着,平均而言,训练loss要提前半个epoch来衡量。
可以判定问题的原因来自两方面，一方面是模型过拟合，另一方面是训练集和测试机的数据域不同。至于问题的定位排查，建议按照先易后难的角度，也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同，再排查模型是否过拟合。1.关于数据域的排查 具体来讲就是查验训练集和测试集的数据分布不一致，具体来说有...
训练集 loss 下降,验证集 loss 不变 训练集 loss 下降,验证集 loss 不变,是模型出现了 过拟合的情况。过拟合是指机器学习中常见的一种模型表 现形式,指的是模型在训练数据上的表现比在测试数据上 的表现要好,即模型很好的拟合训练数据,但是对于新数 据的预测能力差。因此,当训练集 Loss 下降,而验证集 Loss...
2.没有加weight_decay，这种情况下训练集和测试集loss相差会较大，随着训练进行，前者loss不断下降后者...
学习率是0.01，batchsize是16，epoch是200.验证集的准确率和几乎不变，损失值和iou就是下边的图啦。