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。 train loss 稳定,val loss 稳定:学习过程遇到瓶颈,可以尝试调小学习率或batch数...
训练和测试的loss不一致很正常，因为部分模型的训练过程和推理过程计算方法不同，部分模块不参与推理，或者...
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合；train loss 趋于不变，test loss不断下降，...
loss说明：1、trainloss下降↓，valloss下降↓：训练正常，网络仍在学习，最好的情况。2、trainloss下降↓，valloss：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、maxpooling等。3、trainloss稳定，valloss下降：数据有问题，检查数据标注有没有错，分布是否一...
train loss和val loss数值差距大，可能是由于模型过拟合导致的。解决方法有：1. 增加训练数据：增加训练数据可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的可能性。2. 减少模型复杂度：减少模型的复杂度，可以减少模型的参数，减少过拟合的可能性。3. 正则化：正则化可以限制模型参数的值，减少过拟合的可能性。4...
当loss稳定且val_loss下降，可能意味着数据集有显著问题，需要重新审视。当两者都保持稳定时，可能存在学习瓶颈，这时调整学习率或batch size可能是解决之道。最不理想的情况是loss和val_loss都上升，这可能暗示着网络结构、超参数或数据质量问题，需深入检查和调整。在探索这些概念时，务必记住，loss和val_...
在深度学习领域，我们常遇到train loss和val loss的波动问题。当模型训练过程中，若观察到train loss和val loss数值不再发生变化，这表明模型已进入收敛阶段。通常情况下，val loss的稳定比train loss更早，说明模型在验证集上的表现趋于稳定。若val loss稳定后继续在训练，可能预示着过拟合现象的出现。如...
ANN6分类问题,tensorflow + keras +python 正常不应该是train loss下降再上升嘛,找到loss最低即为最优点,然后我的val loss会出现周期性的尖峰,没太看懂因为什么,batch-size选择为80,数据集大小为55064,是因为不能整除这个原因嘛... 查看原文 如何根据keras的fit后返回的history绘制loss acc曲线 model.summary() ...
我不确定的是val_loss的缩进,这可能会在打印输出时导致一些问题。一般来说,我会说我对验证有一些困惑: 1)首先,我传递train_loader中的所有批次,并调整训练损失。 2)然后,我开始迭代我的val_loader以对单个批次的不可见数据进行预测,但我在val_losses列表中附加的是模型在val_loader中的最后一批数据上计算的验证...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question Hi, as seen in the graph my val losses are constantly lower than my train losses. Why is that and is val>train a sign for ove...