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...
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...
验证集上的数据特征与训练集上的数据特征还是存在差异的。因此一般验证集上的loss会比训练集上的loss要略...
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...
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，valloss下降：数据有问题，检查数据标注有没有错，分布是否...
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...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question Hi, as seen in the graph my val losses are constantly lower than my train losses. Why is that and is val>train a sign for ove...
蚊子看起来很小，很脆弱，但是是非常危险的。众所周知，疟疾对所有年龄段的人来说都是一种威胁生命的疾病，它通过蚊子传播。更重要的是，在最初的阶段，这些症状很容易被误认为是发烧、流感或普通感冒。但是，在晚期，它可以通过感染和破坏细胞结构造成严重破坏，这可能危及生命。如果不及时治疗，甚至可能导致死亡。
训练和测试的loss不一致很正常，因为部分模型的训练过程和推理过程计算方法不同，部分模块不参与推理，或者...