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，...
图形化显示 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...
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...
明显的过拟合了，减少网络参数试一试
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...
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 ...
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...
train loss 和 val loss 的关系: Underfitting – val loss 和 train loss 的值都很大 Overfitting – val loss 的值很大 train loss的值很小 Good fit – val loss 的值很小,但是比train loss 的值稍大 Unknown fit*** - val loss 的值很小,train loss 的值很大 ***在一般情况下,train loss 的值...
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_...
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 ...