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...
最近在跑实验的时候,发现模型训练时loss是正常下降的,但是验证和测试时loss起初不变,随着训练epoch的增加,验证和测试loss开始上升。为了好好地解决这个问题,又开始了自己的探索之旅。 首先,在解决问题之前,…
当你训练一个神经网络时，train_loss 不断下降但 test_loss 不断上升可能是由于过拟合（overfitting）造...
loss问题汇总（不收敛、震荡、nan） - 飞狗的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/42 ...
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 Los...
snownlp为何训练集中的数据预测也正好相反 训练集loss下降,验证集loss不变,1、trainloss与testloss结果分析trainloss不断下降,testloss不断下降,说明网络仍在学习;trainloss不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合;trainloss趋于不变,testloss不断下降,说明数据集
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
具体来讲就是查验训练集和测试集的数据分布不一致，具体来说有如下几点 （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，而测试集是摄像头B拍摄的，但是摄像头A和B的拍摄效果差别较大（例如：图像成图的清晰度、对比度等）；在语音识别中，训练集是音频普通话较多...
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...
数据集不够大：如果数据集不够大，那么模型的训练过程会更加缓慢，从而导致训练集的loss下降，但验证集...