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...
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合；train loss 趋于不变，test loss不断下降，...
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 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...
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...
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...
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...
最不理想的情况是loss和val_loss都上升，这可能暗示着网络结构、超参数或数据质量问题，需深入检查和调整。在探索这些概念时，务必记住，loss和val_loss的变化趋势描述的是整体训练过程，而非孤立的点。同时，理解和利用好验证集对于模型的调整和优化至关重要。请确保遵循相应的版权协议，如CSDN博主Trench....
train loss和test loss的变化趋势分析 变化趋势分析 1.train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) 2.train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) 3.train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) 4.train loss 趋于...
trainloss 不断下降,testloss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)trainloss 不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)trainloss 趋于不变,testloss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset 数据集 正则化 过拟合 参数设置