keras中loss与val_loss的关系 loss是训练集的损失值,val_loss是测试集的损失值 以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结: 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) train loss 趋于不变,t...
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loss若为loss=‘categorical_crossentropy’, 则fit中的第二个输出必须是一个one_hot类型, 而若loss为loss = ‘sparse_categorical_crossentropy’ 则之后的label不需要变成one_hot向量,直接使用整形标签即可 以上这篇浅谈keras中loss与val_loss的关系就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
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