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...
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;(检查dataset) 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;(减少学习率) 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...
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 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...
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...
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,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率) 5.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。(最不好的情况...
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。
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...
说明数据集有问题,建议重新选择 4.train_loss 趋于不变,val_loss(test_lost) 趋于不变 说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量batch数目 5.train_loss 不断上升,val_loss(test_lost) 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,最差情况...
实际情况中，一般是train loss 略低于 test loss。 你这种情况可能是巧合， 或者是你的test数据已经包含...
有进度条,每次模型保存也会输出这个train loss 和 test loss 请问,我训练的类别是3类,原数据量是1573,做了四个方向的数据增强后,数据量为六千多,但是训练到后面,train loss和test loss基本趋向于稳定,大概是12-15,有什么方法把loss下降,是数据量不够还是为什么?