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。
欠拟合和过拟合属于对立情况，都是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，均是模型学习能力和数据复杂性失...
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...
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...
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...
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... ...
处理后的⽂件⼤⼩只有原⽂件⼩的三分之⼀，前后的图⽚内容⾁眼⼏乎⽆法察觉。但是这样处理后图⽚放⼊CNN中在其他条件不变的情况下，模型loss⽆法下降，⼆分类图⽚，loss⼀直在8-9之间。准确率维持在0.5,同时，测试集的训练误差持续下降，但是准确率也在0.5徘徊。⼤概真是需要...
1. **收敛性问题**：在深度学习训练过程中，如果模型的损失函数在训练集上的表现不断下降，但在验证集（valset）上的表现不降反增，这通常表示模型出现了过拟合现象。过拟合意味着模型在训练集上表现优异，但在新数据（如验证集和测试集）上表现不佳。2. **震荡问题**：如果损失函数在训练过程中...
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,...
回归问题里有一部分数据标签值非常大,但是占数据量很少,把这部分去掉后,val_loss就不再nan了 ...