train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) 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;(检查dataset) 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 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。 t...
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) loss趋于不变:说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或...
trainloss与testloss很相近是什么原因 training和testing怎么划分,在实际应用中,一般会选择将数据集划分为训练集(trainingset)、验证集(validationset)和测试集(testingset)。其中,训练集用于训练模型,验证集用于调参、算法选择等,而测试集则在最后用于模型的整
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 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 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...
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...
loss不断下降,说明网络仍然在学习。trainloss不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合。trainloss趋于不变,testloss区域不变,说明学习曲线遇到瓶颈,需减小学习速率或批量数据尺寸。trainloss趋于不变,testloss不断下降,说明数据集100%有问题。trainloss不断上升,testloss不断上升(最终变为NaN ...
train loss是训练集上的损失 test loss是验证集上的损失
过拟合,这就类似于你只教一个高中生1+1=2,并且告诉他学会了就上清北了。结果高考考了个1+2=?