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...
神经网络训练loss不下降原因集合 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。 实例 这段在使用caffe的时候遇到了两个问题都是在训练的过程中loss基本保持常数值,特此记录一下。 1.loss...:一部分是输入数据,另一部分是各层的权值等组成 减小初始化权重,以使得softmax的输入feat...
train_loss 不断下降, test_loss 不断上升,和第2种情况类似说明网络过拟合了。 应对神经网络过拟合的方法包括: 简化模型。通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度,从而减少过拟合风险。同时,注意调整神经网络中各层的输入和输出尺寸。 数据增强。通过图像翻转、平移、旋转、缩放、改变亮度、添加噪声等技术...
可以尝试调参,或者数据再进行处理试试,我之前train loss大概降到3左右 验证loss5左右 然后就是降不下去了 目前来看没有更好的办法 Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet Milestone No milestone Development No branches or pull requests ...
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。
loss说明 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sh...
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...
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...
过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳的情况。过拟合的原因往往是模型过于复杂,导致模型在训练数据上过度拟合,而无法泛化到新的数据上。 当模型过拟合时,train loss会出现周期性变化的情况。具体来说,模型会在训练数据上表现得非常好,train loss会迅速下降,但随着训练的继续,模型开始过度拟合...
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 ...