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...
数据分布的差异：训练集（train）和验证集（val）是从不同的数据分布中抽取的。训练集用于训练模型，而...
train_loss训练曲线一直在下降,val_loss验证loss波动一开始下降,波动越来越大,反而上升了,两者差异大。训练集的准确率1和验证集的准确率0.6,差的也挺多。上图只迭代了200,但没有改变的趋势,完全过拟合了。 对神经网络影响最大的就是学习率了,降低为原来的1/10看下效果 loss并没有直接变为0, 比较小学习率是...
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。
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...
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...
val是validation的简称。 training dataset 和 validation dataset都是在训练的时候起作用。 而因为validation的数据集和training没有交集,所以这部分数据对最终训练出的模型没有贡献。 validation的主要作用是来验证是否过拟合、以及用来调节训练参数等。 比如你训练0-10000次迭代过程中,train和validation的loss都是不断降低...
我不确定的是val_loss的缩进,这可能会在打印输出时导致一些问题。一般来说,我会说我对验证有一些困惑: 1)首先,我传递train_loader中的所有批次,并调整训练损失。 2)然后,我开始迭代我的val_loader以对单个批次的不可见数据进行预测,但我在val_losses列表中附加的是模型在val_loader中的最后一批数据上计算的验证...