其实ImageNet等大数据集训练的前期到中期一直有这样的现象，往往直到最后val才被train acc反超。原因是对...
如果val loss轻微震荡,也可以接受。以对数损失为例,假如正类预测概率为0.51,但是>0.5的。此时的loss很大,但acc是增加的。 如果val loss一直在上升,就要考虑过拟合的问题。因为,既然val的acc在上升,那多半train的损失还在降或者收敛了,而val的损失不断上升,一直下去就变成train loss远小于val loss了,就意味着过拟合。
val acc 大于 train acc 的原因 https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/88071189: validation的样本数量一般远小于training的 val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的(经过大量的训练学习到东西了) data augmentation把训练集变得丰富,制造数据的多样性和学习的困难来让network更robust(比如旋转...
自定义的class weight 会导致val loss 比training loss小的具体原因：在训练的过程中，如果计算training ...
train_acc 0.99, val_acc 0.21。。。我感觉要死了 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...查看更多 a 1829关注 206粉丝 84微博 微关系 她的关注(1829) 漳州发型设计师-Tim 蓝宝是一只猫 俗人一个JTD 阁小仙女 ...
sys.stdout.flush()#强制刷新缓冲区train_one_epoch(sess, ops, train_writer)if(epoch+1)%5==0:#原代码是: if epoch%5==0:acc =eval_one_epoch(sess, ops, test_writer) acc= eval_whole_scene_one_epoch(sess, ops, test_writer)#评价整个场景的准确率ifacc >best_acc: ...
Val Different Loss Function🙂 为节省时间与计算资源,当前验证基于resnet18,迭代训练200轮。样本总数1.6W,提取类别400个,4:1 划分训练与测试集 PS: ClassFiyOneLoss 与 CosineMarginOneLoss 任务与分类任务类似,因此其Acc的评估采用分类评估(其未使用到正负样本,无法使用该方式计算) # 计算分类损失 示例 logits1...
total_correct += correct total_seen += (BATCH_SIZE*NUM_POINT) loss_sum += loss_val 1. 累计每个批次(每批次包含16个场景点云,每个场景点云8192个点)正确预测的点数,总共点数以及损失,当累计10个批次时,执行(16). (16) if (batch_idx+1)%10 == 0: ...
我们将使用 MedInc、HouseAge、AveRooms、AveBedrms、Population、AveOccup、Latitude、Longitude 来预测 MedHouseVal。 现在,让我们直接实现 KNN 回归算法。 使用Scikit-Learn 进行 K-Nearest Neighbors 回归 到目前为止,我们已经了解了数据集,现在可以继续进行 KNN 算法的其他步骤。
我们将使用 MedInc、HouseAge、AveRooms、AveBedrms、Population、AveOccup、Latitude、Longitude 来预测 MedHouseVal。 现在,让我们直接实现 KNN 回归算法。 使用Scikit-Learn 进行 K-Nearest Neighbors 回归 到目前为止,我们已经了解了数据集,现在可以继续进行 KNN 算法的其他步骤。