Train Loss与Val Loss的关系 Train Loss和Val Loss的变化趋势是判断模型训练状态的重要依据。理想情况下,两者应同步下降,且差距保持在合理范围内。如果Train Loss下降而Val Loss上升,表明模型可能过拟合;如果两者都很高,表明模型可能欠拟合。此外,如果Train Loss较低而Val Loss...
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，...
可能是overfit了，你检查一下是否是训练集和验证集数据的区别比较大，或者模型太复杂之类的。
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...
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 ...
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 趋于不变,test loss趋于不变,说...什么...
理想情况下，loss和val_loss都应同步下降，表明模型正健康地学习和泛化。如果loss下降而val_loss稳定，可能是过拟合，可通过添加Dropout层或减少网络深度来缓解。如果数据集有问题，可能需要重新混洗或选择新的数据集。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...
简单的说不重合是正常现象。在机器学习领域，训练损失（train loss）和验证损失（val loss）之间存在差异...
理解loss和val_loss：loss：代表模型在训练集上的表现，即模型预测训练集标签与实际标签之间的误差。它是衡量模型训练效果的一个关键指标。val_loss：反映的是模型在测试集上的预测误差。通过比较val_loss和loss，可以评估模型的泛化能力。理解train和test：train：是模型学习和优化的数据集。模型通过训练集...