数据分布的差异:训练集(train)和验证集(val)是从不同的数据分布中抽取的。训练集用于训练模型,而...
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...
train loss 和 val loss 的关系: Underfitting – val loss 和 train loss 的值都很大 Overfitting – val loss 的值很大 train loss的值很小 Good fit – val loss 的值很小,但是比train loss 的值稍大 Unknown fit*** - val loss 的值很小,train loss 的值很大 ***在一般情况下,train loss 的值...
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,...
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...
loss稳定,val_loss下降:数据集有严重问题,建议重新选择。一般不会出现这种情况。loss稳定,val_loss稳定:学习过程遇到瓶颈,需要减小学习率(自适应动量优化器小范围修改的效果不明显)或batch数量。loss上升,val_loss上升:可能是网络结构设计问题、训练超参数设置不当、数据集需要清洗等问题。属于训练过程中最差情况。(...
没有搜索到fairseq模型训练收敛看trainloss还是valloss。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,val...
训练深度网络模型,刚开始约10epoch的loss下降幅度很大,在大约10个epoch之后,变得非常缓慢。请问是什么问题呢? loss的变化也很奇怪,一直无法收敛。附图如下(添加训练集,未动验证集): 仅添加训练集后trainloss的变化情况 仅添加训练集valloss的变化情况 请问有可能是因为什么原因呢?有没有好的...训练深度网络模型,刚...
我不确定的是val_loss的缩进,这可能会在打印输出时导致一些问题。一般来说,我会说我对验证有一些困惑: 1)首先,我传递train_loader中的所有批次,并调整训练损失。 2)然后,我开始迭代我的val_loader以对单个批次的不可见数据进行预测,但我在val_losses列表中附加的是模型在val_loader中的最后一批数据上计算的验证...
val/obj_loss:验证集目标检测loss均值 val/cls_loss:验证集分类loss均值 mAP_0.5表示用Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,数字0.5表示判定iou为正负样本的阈值,mAP_0.5:0.95表示阈值取0.5:0.05:0.95后取均值。 一般训练结果主要观察精度和召回率波动情况(波动不是很大则训练效果较好),然后观察mAP...