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。(...
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...
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 说明数据集有问题,建议重新选择 4.train_loss 趋于不变...
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...
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...
epoch）结束后，我们可以获得训练集上的损失值（train loss）和验证集上的损失值（val loss）。根据...
为了尽量让train_loss和val_loss接近，可以采取一些策略，如增加验证集的数据量、简化模型结构、使用正则...
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。
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...
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...