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...
学习率（learning rate）过大可能导致梯度更新幅度过大，导致模型参数发生剧烈变化，使得 loss 激增。可以...
G_train_loss = BCE_loss(D_result, y_real_) # y_real_全部为1 G_train_loss.backward() G_optimizer.step() 1. 2. 3.
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。 实例 这段在使用caffe的时候遇到了两个问题都是在训练的过程中loss基本保持常数值,特此记录一下。 1.loss...:一部分是输入数据,另一部分是各层的权值等组成 减小初始化权重,以使得softmax的输入feature处于一个比较小的范围 降低学...
4.train loss 趋于不变,dev(或test) loss趋于不变:说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目,或者是数据集有问题(数据集标注错误数据比较多)。 5.train loss 不断上升,dev(或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,数据集未经过清洗等问题。
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TheoriaResheneyvaIsobretatelskehuhZadach的首字母。1946年苏联人GenrichAltshuller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
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 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;(减少学习率) 5.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...
提前停止训练：使用提前停止策略可以避免过拟合，并在验证集上的性能开始下降时停止训练。使用集成学习：使用集成学习可以通过组合多个模型来提高泛化性能，并减少过拟合的风险。数据增强：增加训练数据的数量和多样性可以帮助模型更好地泛化到新的数据，可以尝试通过数据增强技术来增加数据的数量和多样性。需要...
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;(减少学习率) 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) --- 作者:余辉亮的学习笔记 来源...