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...
/255, # rotation_range=30, zoom_range=0.1, horizontal_flip=True, # vertical_flip=True, # fill_mode='nearest', validation_split=.15) # set validation split val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.15) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_di...
而val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的，假设拟合的很好验证集的loss平均是0.7左右。 ...
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...
解决方法可以直接看最后,中间都是我自己踩的一些坑 2021.7.28 完成密封圈训练报告 将模型的train_acc、val_acc、loss以可视化的方法画出来 安装tensorboard Pip install tensorboard 将acc以及loss写入文件夹内 with open("loss.txt","a+") as f: f.write(a+... ...
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。如果准确率达到要求,可以早停掉。或尝试过拟合方法。 train loss不下降 ...
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 ...
这里,先说明如何修改吧:将 val_acc 修改为loss即可。 亦即: plt.plot(N[150:], H.history["loss"][150:], label="val_acc") # 2022.11.8 21:05 如此,上述错误就解决了。 为什么要 作 上述的改变(修改)? 这是 由于Keras所对应含有的关键字,以前有的,在现在的版本中,不一定现在也有。
这里,先说明如何修改吧:将 val_acc 修改为loss即可。 亦即: plt.plot(N[150:], H.history["loss"][150:], label="val_acc") # 2022.11.8 21:05 如此,上述错误就解决了。 为什么要 作 上述的改变(修改)? 这是 由于Keras所对应含有的关键字,以前有的,在现在的版本中,不一定现在也有。
wandb.log({"train loss": train_epoch_loss,"val loss": val_epoch_loss,"epoch": epoch}) wandb.log({"train acc": train_epoch_acc,"val acc": val_epoch_acc,"epoch": epoch}) wandb.log({"best val acc": best_acc,"epoch": epoch}) ...