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...
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...
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 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...
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...
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 ...
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...
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...
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...