变化趋势分析:train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)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,说明数据集100%有问题;…
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,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...
train loss 下降↓,val loss 下降 ↓:训练正常,网络仍在学习,最好的情况。 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。 t...
过拟合特征,一般是训练集上的loss不断下降,而测试集或者验证集上的loss先下降然后再上升。而我画出来的图和题主的图不太符合这个特点。 其他人的回答也有道理,毕竟训练集上的准确率差不多100%了,让人不相信是过拟合太难了。 从经验上来判断就是过拟合了,模型泛化能力不足,train表现很好但val上较差, 解决方法...
train loss和test loss的变化趋势分析 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 ...
神经网络训练中的train loss, test loss问题 1.train loss 不断下降,dev(或test) loss不断下降:说明网络仍在学习。 2.train loss 不断下降,dev(或test) loss趋于不变:说明网络过拟合。 3.train loss 趋于不变,dev(或test) loss不断下降:说明数据集100%有问题。
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,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...
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 ...
loss不断下降,说明网络仍然在学习。trainloss不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合。trainloss趋于不变,testloss区域不变,说明学习曲线遇到瓶颈,需减小学习速率或批量数据尺寸。trainloss趋于不变,testloss不断下降,说明数据集100%有问题。trainloss不断上升,testloss不断上升(最终变为NaN ...
train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train lo...