如果是为了更好的效果或者发论文建议参考最新的网络结构的论文做结构方面的修改而不是单纯的加深网络。
请用十折交叉。如果十组train loss和va loss都这样表现，可以判断过拟合了。当然现在也有过拟合迹象。
这种情况下就会出现val-loss不断增加,但是val-accuracy平稳不变的情况。 同理,在若干个样本的加和val-loss中,可能出现val-accuracy缓慢上升,val-loss也上升的情况,这种情况也属于过拟合问题,在这种情况下,可能预测softmax值稍微发现一点点的变化,使得accuracy上升,但是因为有其他样本的loss增加的较多,所以即使对于当前...
train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或增大批量数目;可能造成的原因,数据集噪声过多,label标记大量错误或者不规范,数据读取错误,类别不平衡 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。 train loss不断下降,dev(或...
首先，过拟合可能是导致loss不下降的主要原因之一。过拟合意味着模型在训练数据上表现良好，但在新数据（即测试集或验证集）上的表现却较差。这通常表现为训练loss下降，而验证loss反而上升。为解决过拟合，可以考虑以下几种策略：- **增加数据量**：更多的训练数据可以提供更丰富的学习样本，帮助模型更好...
过拟合特征,一般是训练集上的loss不断下降,而测试集或者验证集上的loss先下降然后再上升。而我画出来的图和题主的图不太符合这个特点。 其他人的回答也有道理,毕竟训练集上的准确率差不多100%了,让人不相信是过拟合太难了。 从经验上来判断就是过拟合了,模型泛化能力不足,train表现很好但val上较差, 解决方法...
变化趋势分析 1.train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) 2.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) 3.train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) 4.train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说... ...
老哥们,我又来了!请..老哥们,我又来了!请问现在这个情况是不是已经说明一些问题了啊。。。我感觉val loss每次要下降都会被拉上去用的googlenet V2是我keep prob的问题吗还是啥此前用过V3 跑一半数据集
训练1000次之后loss跟val_loss都停止了,程序也不继续训练了,这个跟训练集的大小有没有关系? filename,width,height,class,xmin,xmax,ymin,ymax 2651631000325_.pic_hd.jpg,4096,3072,1,1528,3057,639,2410 3071631151964_.pic_hd.jpg,1080,1440,1,220,839,381,812 2711631000531_.pic_hd.jpg,3072,4096,1,...
如题,我用lstm做一个时序数据分类预测,损失函数是交叉熵损失,结果train loss很快降到0.69,之后也缓慢下降;但val loss从一开始训练就在0.69左右波动,没有下降和收敛的兆头,一些参数设置如下,百度了试过改参数初始化、加bn、改lstm层数、还把adam换了都不行,loss根本不下降,求求救救我!!(相同的数据用SVM做分类,...