1. 学习率太高：- 学习率设置得过高可能导致优化器在损失曲面上的跳跃过大，从而错过最优解，甚至跳过...
另外，也可能是因为测试集与训练集的分布不同，导致在测试集上表现不佳。还有一种可能是，神经网络在训...
train_loss训练曲线一直在下降,val_loss验证loss波动一开始下降,波动越来越大,反而上升了,两者差异大。训练集的准确率1和验证集的准确率0.6,差的也挺多。上图只迭代了200,但没有改变的趋势,完全过拟合了。 对神经网络影响最大的就是学习率了,降低为原来的1/10看下效果 loss并没有直接变为0, 比较小学习率是...
深度学习中train accuracy曲线和train loss曲线上升 TRIZ的含义是发明问题解决理论,为俄文Theoria Resheneyva Isobretatelskehuh Zadach的首字母。1946年苏联人Genrich Altshuller创造该理论。它与达尔文的进化论及马克思的人类社会进化理论并称为人类三大进化理论,又被称为技术创新领域里的辩证法和哲学或者是" 孙子兵法"...
train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; 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周期性变化的情况往往是由于模型的过拟合造成的。过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳的情况。过拟合的原因往往是模型过于复杂,导致模型在训练数据上过度拟合,而无法泛化到新的数据上。 当模型过拟合时,train loss会出现周期性变化的情况。具体来说,模型会在训练数据上表现得非常好...
train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; 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 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; 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。
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...