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...
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...
我也遇到了类似的情况，loss上升acc维持不变，一开始以为是代码有问题，回了改了又改还是这样，然后又...
ANN6分类问题,tensorflow + keras +python 正常不应该是train loss下降再上升嘛,找到loss最低即为最优点,然后我的val loss会出现周期性的尖峰,没太看懂因为什么,batch-size选择为80,数据集大小为55064,是因为不能整除这个原因嘛... 查看原文 如何根据keras的fit后返回的history绘制loss acc曲线 model.summary() ...
这样的数值说明不了什么吧。加深网络有可能造成过拟合，但并不一定。
还得看你用什么网络，像resnet本身就带有很强的regularization，加很多层validation error 都可能不会上...
很多论文已经证明了单纯的加深网络没有意义，比如resnet就做了单纯加深网络的对比，由于有可能碰到剃度消失...
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。
训练损失随着迭代次数增加而逐渐减少，而验证集损失在几次下降后趋于稳定甚至有所上升。这通常表示模型在...