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...
此时的loss很大,但acc是增加的。 如果val loss一直在上升,就要考虑过拟合的问题。因为,既然val的acc在上升,那多半train的损失还在降或者收敛了,而val的损失不断上升,一直下去就变成train loss远小于val loss了,就意味着过拟合。如果准确率达到要求,可以早停掉。或尝试过拟合方法。 train loss不下降 模型结构问题。
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...
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...
欠拟合:当 train loss 和 val loss 都很高时,很可能发生了欠拟合。可以尝试增加模型的容量(比如增加...
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...
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。(...
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 ...
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...