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...
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...
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。(...
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,分布是否一...
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不重合是很常见的现象,这主要是由于以下几个原因:数据分布的差异:训练集(train...
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 ...
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...
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...