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;(减少学习率) train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况)
这种情况,loss在下降,val_loss趋于不变,说明网络过拟合状态
/255, # rotation_range=30, zoom_range=0.1, horizontal_flip=True, # vertical_flip=True, # fill_mode='nearest', validation_split=.15) # set validation split val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.15) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_di...
如果在training set上loss一直下降，accuracy一直上升，同时在validation set上loss缓慢上升，accuracy缓慢下降...
不一定，要看数据规模，数据分布等。如果你的训练集确实包含了验证集的特性，分布。那就有可能是过拟合...
其中,准确率(accuracy)、验证准确率(val_acc)和准确度(acc)是最常用的评估指标之一。然而,有时候在训练或测试模型时,我们会遇到 KeyError,提示这些指标不存在。这通常是由于以下几个原因: 指标名称拼写错误:首先,请检查您在代码中使用的指标名称是否正确拼写。有时候,由于手误或复制粘贴时的错误,会导致指标名称拼写...
Python深度学习-深入理解Keras：Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) ...
TensorFlow中loss与val_loss、accuracy和val_accuracy分别是什么含义 2020-03-29 11:46 −... Timeouting 0 16275 回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss 2019-12-17 15:27 −均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失...
如果训练集中的测试集的loss低精度高，而验证集中的loss很高精度低很多，一般都是这种情况，只不过差异...