简单的说不重合是正常现象。 在机器学习领域,训练损失(train loss)和验证损失(val loss)之间存在差异是很常见的现象,通常这反映了模型在训练数据集上的性能与在未见过的验证数据集上的性能之间的差别。这幅图展示了随着训练周期(Epoch)增加,损失(Loss)是如何变化的。 让我们深入分析一下这两个曲线不重合的原因: ...
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...
在网络训练的早期,由于前几个batch loss值会比较大,keras train loss的计算方式是batch loss的平均值,所以会受到极值的影响。 数据集太小。 数据增强应用在了val set上 所以这时你需要检查: 网络结构 数据集大小 数据集分割方式 数据预处理与数据增强 评估方式(metrics) ...
train loss 下降↓,val loss 下降 ↓:训练正常,网络仍在学习,最好的情况。 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。 t...
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}) ...
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...
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...
(net, loss, train_dataloader, valid_dataloader, device, batch_size, num_epoch, lr, lr_min, optim='sgd', init=True, scheduler_type='Cosine'): def init_xavier(m): #if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d: if type(m) == nn.Linear: nn.init.xavier_normal_(m.weight...
train_loss 不断下降， test_loss 不断上升，和第2种情况类似说明网络过拟合了。应对神经网络过拟合的...