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。(...
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...
Epoch:0,train_loss:7.315,val_loss:7.027Epoch:1,train_loss:7.227,val_loss:6.943Epoch:2,train_loss:7.129,val_loss:6.847Epoch:3,train_loss:7.021,val_loss:6.741Epoch:4,train_loss:6.901,val_loss:6.624Epoch:5,train_loss:6.769,val_loss:6.493Epoch:6,train_loss:6.620,val_loss:6.347Epoch:7,train...
传统上，训练集与测试集的比例通常为7:3，但引入验证集（validation set）时，比例可能调整为6:2:2。选择训练集和测试集的方式会影响最终结果，尽管这种影响带有一定程度的不确定性。loss和val_loss是衡量模型性能的两个关键指标。loss代表模型在训练集上的表现，而val_loss反映的是模型在测试集上的预...
train loss 上升 ↑,val loss 上升 ↑:网络结构设计不当,参数不合理,数据集需清洗等,最差情况。 loss震荡 轻微震荡是正常的,在一定范围内,一般来说batch size越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。如果震荡十分剧烈,估计是batch size设置太小了。
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...
wandb.log({"train loss": train_epoch_loss,"val loss": val_epoch_loss,"epoch": epoch}) wandb.log({"train acc": train_epoch_acc,"val acc": val_epoch_acc,"epoch": epoch}) wandb.log({"best val acc": best_acc,"epoch": epoch}) ...
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...
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...
train_val.prototxt文件=数据输入+卷积层+全连接层+loss/accuracy Deploy.prototxt文件=简化版数据输入+卷积层+全连接层+prob预测层 其他真的不用改动。train_val的ImageData输入层,需要修改为input层。 就拿AlexNet来说,不同之处在数据输入部分+最后链接层 ...