train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题;(最不好的情况) 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方法包括: 简化模型。通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度,从而减少过拟...
要理解yolo的loss,得先了解yolo的思想。 yolo会将一幅图像分割成7*7网格,然后处于物体中心的那个网格就负责预测这个物体。在下图中,红框处于那只狗狗的中心,所以那个红框就负责预测那只狗狗的位置。 处于物体中心的那个网格就负责预测这个物体要分两个阶段来看,包括训练和测试。 1.训练阶段。在训练阶段,如果物体中...
# train, test = train_test_split(data, test_size=split_ratio, random_state=seed) train = data.sample(frac=split_ratio, random_state=seed, axis=0) test = data[~data.index.isin(train.index)] return train, test # HiveSQL拆 def sample(self): train = pd.DataFrame() test = pd.DataFra...
神经网络训练中的train loss, test loss问题 1.train loss 不断下降,dev(或test) loss不断下降:说明网络仍在学习。 2.train loss 不断下降,dev(或test) loss趋于不变:说明网络过拟合。 3.train loss 趋于不变,dev(或test) loss不断下降:说明数据集100%有问题。 4.train loss 趋于不变,dev(或test) los...
train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率) train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况) --- 作者:余辉亮的学习笔记 来源...
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 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率) 5.train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况...
train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train lo...
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,说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目; train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗...
train loss和test loss的变化趋势分析 变化趋势分析1.trainloss不断下降,testloss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) 2.trainloss不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) 3.trainloss趋于不变,testloss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) 4.trainloss趋于不变,testloss趋于...
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...