如果模型的参数过多,而训练样本太少时,模型经过训练后就很容易产生过拟合现象。其表现为:模型在训练集表现良好,而在验证集和测试集中的表现却极差。 Dropout可以有效缓解模型过拟合的发生,在一定程度上可以达到正则化的效果。因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖...
可是请你注意,哪怕A模型用的测试集,就是B模型用的验证集,你也不能把这两个集合跑出来的结果放在一起比较。 因为这是作弊。 你可能觉得我这样说,颇有些吹毛求疵的意味。 咱们下面就来重新梳理一下,不同数据集合的作用。 希望你因此能看清楚,这种似乎过于严苛的要求,其实是很有道理的。 咱们从测试集开始谈,...
总体而言,验证集的使用是一个迭代的调优过程,它会辅助我们观测和调整CNN模型,以确保模型能够有效学习和区分猫的特征,提高CNN模型在实际应用中识别猫图像的准确性和可靠性。 至此,我们可以说,算是完成了CNN模型在验证集上的训练调优。 温馨提示,在使用验证集时,我们还需要注意一些问题。 首先,我们不能在验证集上进行...
总体而言,验证集的使用是一个迭代的调优过程,它会辅助我们观测和调整CNN模型,以确保模型能够有效学习和区分猫的特征,提高CNN模型在实际应用中识别猫图像的准确性和可靠性。 至此,我们可以说,算是完成了CNN模型在验证集上的训练调优。 温馨提示,在使用验证集时,我们还需要注意一些问题。 首先,我们不能在验证集上进行...
咱们从测试集开始谈,继而是验证集,最后是训练集。 这样“倒过来说”的好处,是会让你理解起来,更加透彻。 先说测试集吧。 测试 只有在同样的测试集上,两个(或以上)模型的对比才有效。 这就如同参加高考,两个人考同样一张卷子,分数才能对比。 甲拿A地区的卷子,考了600分,乙拿B地区的卷子,考了580分。你能...
训练集loss不断降低,但是测试集的loss开始不断增加。 再来看我们这个情况,看右边2个loss的图,在第15个epoch之前,训练集上的loss不断降低,验证集上的val-loss也在不断减小,这说明模型在不断拟合数据。但是在第15个epoch之后,训练集上的loss仍然在不断降低,而验证集上的val-loss开始不断增加,这是典型的过拟合问...
机器学习训练集和测试集的loss 训练集与测试集的关系 最近在看机器学习的东西发现验证集的(Validation set) 有时候被提起到,以时间没明白验证集的真正用途。 首先,这三个名词在机器学习领域的文章中是很常见的,以下是这三个词的定义。 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit ...
咱们从测试集开始谈,继而是验证集,最后是训练集。 这样“倒过来说”的好处,是会让你理解起来,更加透彻。 先说测试集吧。 3 测试 只有在同样的测试集上,两个(或以上)模型的对比才有效。 这就如同参加高考,两个人考同样一张卷子,分数才能对比。 甲拿A地区的卷子,考了600分,乙拿B地区的卷子,考了580分。你...
如果遇到Loss在训练集上已经收敛,但是在验证集上震荡比较厉害的情况,要按照可能的原因逐条分析,并且进行尝试。尝试的时候也要注意先进行理论上的分析再跑模型,不然的话可能也是白白浪费算力。 参考 【1】https://blog.csdn.net/qq_40689236/article/details/106794155 ...
我在模型训练的过程中出现了验证集loss低于训练集loss的情况,通过搜集资料,总结归纳如下原因: 原因1:在训练中应用正则化,但在验证/测试中未应用正则化 如果在验证/测试期间添加正则化损失,则损失值和曲线将看起来更加相似。 原因2:训练loss是在每个epoch测量的,而验证loss是在每个epoch后测量的 平均而言,训练损失的...