loss = numpy.square(d - theta_0 - theta_1 * v - theta_2 * s).sum() mean_loss += loss loss_count += 1 if(cur_iter % 1000 == 0): sys.stdout.write("{:.3f}==> {:.3f}, {:.3f}, {:.3f}\n".format( mean_loss / loss_count, theta_0, theta_1, theta_2)) if(loss...
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;(最不好的情况) train_loss 不断下降, test_loss 不断上升,和第2种情况类似说明网络过拟合了。 应对神经网络过拟合的方法包括: 简化模型。通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度,从而减少过拟...
7. **硬件问题**：训练过程中硬件（如 GPU）出现问题，导致计算错误，也可能导致 loss 激增。检查硬件...
lora训练train loss和test loss怎么看 一、yolo的思想 要理解yolo的loss,得先了解yolo的思想。 yolo会将一幅图像分割成7*7网格,然后处于物体中心的那个网格就负责预测这个物体。在下图中,红框处于那只狗狗的中心,所以那个红框就负责预测那只狗狗的位置。 处于物体中心的那个网格就负责预测这个物体要分两个阶段来看...
训练网络—train loss、test loss,accuracy从一开始就不变 在训练NTSNet的时候,使用了vgg_16bn的baseline,将其设置为unpretrained的时候,发现vgg文件使用了默认的kaiming初始化。 但遇到这样一个问题:把此时的vgg_16bn的参数全部打印处理,它有很多层的w权重为接近0的特别小的数,导致数据变化的程度不足以影响得到的...
train loss和test loss的变化趋势分析 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 ...
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。 二, 这个比较长,比较完整 Loss和神经网络训练 https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51452564 有1.梯度检验2.训练前检查,3.训练中监控4.首层可视化5.模型融合和优化等等等 ...
train loss 下降↓,val loss 下降 ↓:训练正常,网络仍在学习,最好的情况。 train loss 下降 ↓,val loss:上升/不变:有点过拟合overfitting,可以停掉训练,用过拟合方法如数据增强、正则、dropout、max pooling等。 train loss 稳定,val loss 下降:数据有问题,检查数据标注有没有错,分布是否一直,是否shuffle。
1.train loss 不断下降,dev(或test) loss不断下降:说明网络仍在学习。 2.train loss 不断下降,dev(或test) loss趋于不变:说明网络过拟合。 3.train loss 趋于不变,dev(或test) loss不断下降:说明数据集100%有问题。 4.train loss 趋于不变,dev(或test) loss趋于不变:说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或...
1.train_loss 不断下降,val_loss(test_lost) 不断下降 说明网络训练正常,最好情况 2.train_loss 不断下降,val_loss(test_lost) 趋于不变 说明网络过拟合,可以添加dropout和最大池化max pooling 3.train_loss 趋于不变,val_loss(test_lost) 不断下降 ...