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,...
train loss和val loss数值差距大,可能是由于模型过拟合导致的。解决方法有:1. 增加训练数据:增加训练数据可以提高模型的泛化能力,减少过拟合的可能性。2. 减少模型复杂度:减少模型的复杂度,可以减少模型的参数,减少过拟合的可能性。3. 正则化:正则化可以限制模型参数的值,减少过拟合的可能性。4...
明显的过拟合了,减少网络参数试一试
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...
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 的值总是会比 val loss 低一些,不过也...
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...
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。(...
理想情况下,loss和val_loss都应同步下降,表明模型正健康地学习和泛化。如果loss下降而val_loss稳定,可能是过拟合,可通过添加Dropout层或减少网络深度来缓解。如果数据集有问题,可能需要重新混洗或选择新的数据集。当loss稳定且val_loss下降,可能意味着数据集有显著问题,需要重新审视。当两者都保持稳定...
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...