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) ...
lora训练train loss和test loss怎么看 一、yolo的思想 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...
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 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...
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...
Cross-validation交叉验证(使用 train/test split 进行模型评估的缺点 & LOOCV) K折交叉验证 使用 train/test split 进行模型评估的缺点 ①最终模型与参数的选取将极大程度依赖于你对训练集和测试集的划分方法 ②该方法只用了部分数据进行模型的训练 为了消除这一变化因素,我们可以创建一系列训练集/测试集,计算模型...
训练网络—train loss、test loss,accuracy从一开始就不变 在训练NTSNet的时候,使用了vgg_16bn的baseline,将其设置为unpretrained的时候,发现vgg文件使用了默认的kaiming初始化。 但遇到这样一个问题:把此时的vgg_16bn的参数全部打印处理,它有很多层的w权重为接近0的特别小的数,导致数据变化的程度不足以影响得到的...
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...
神经网络的train_loss不断下降,但test_loss不断上升的现象通常表明模型正在发生过拟合(overfitting)。 过拟合是指模型在训练集上表现很好,但在测试集(即未见过的数据)上表现较差。过拟合的主要原因如下: 模型复杂度过高:模型参数过多,容易捕捉到训练集中的噪声和特殊情况,而这些特征在测试集上并不具有普遍性,从而导...
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...