同时指标也会快速上升。在训练的中后期train_loss下降减缓，甚至在后期基本是来回跳动，这时指标呈现缓慢上...
调整模型的超参数：例如，减少模型的层数或减少每层中的神经元数可以减少模型的复杂性，并减少过拟合的风险。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...
打个比方，相当于唐太宗和魏征的关系！太宗就是训练集，魏征就是验证集，模型就是针对某件事制定的政策...
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。发布...
在使用PyTorch进行PointCNN的构建和实现中,发现模型在训练过程中Loss保持稳定下降,但是在验证过程中,出现完全不合理的10e9级别的Loss。考虑到训练集和验证集是完全从同一数据集中采样出来的,不可能会在数据分布上出现明显的差异,因此排除数据不一致的原因。
loss下降。训练一段时间后出现过拟合现象，valid loss反而上升。其实我碰到的一般是valid loss总体是下降...
你说到的train loss下降到一个点以后不再下降，是因为在你目前的超参数的设置下，损失函数已经得到局部...
说明网络已经接近收敛了，接下来就是调整网络，保存valid loss最低(或者metric指标最优)的模型 ...
方差和偏差的问题。方差衡量模型稳定性的，可以看成模型是否训练过了 偏差是衡量模型预测值与真实值之间...
在某个值徘徊时适当减小学习率试试