加深网络有可能造成过拟合，但并不一定。
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。
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...
60000/60000 [===]-193s 3ms/sample-loss:0.2941-accuracy:0.8943-val_loss:0.2722-val_accuracy:0.8970 Epoch4/25 60000/60000 [===]-193s 3ms/sample-loss:0.2717-accuracy:0.9017-val_loss:0.2334-val_accuracy:0.9144 Epoch5/25 60000/60000 [===]-194s 3ms/sample-loss:0.2534-accuracy:0.9086-val_lo...
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...
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...
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,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) ...
摘要 在这个项目里面，我想构建一个工具来帮助我的表弟，一位名叫“KC Makes Music”的Hip-Hop艺术家。
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,...
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,...