承接上文 神经网络基础篇八 模型保存 指定模版保存路径 训练集和验证集结果差异大 说明出现了过拟合的现象 最终测试的效果 图形化显示 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…
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)之间存在差异是很常见的现象,通常这反映了模型在训练数据集上的性能与在未见过的验证数据集上的性能之间的差别。这幅图展示了随着训练周期(Epoch)增加,损失(Loss)是如何变化的。 让我们深入分析一下这两个曲线不重合的原因: ...
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...
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...
loss说明 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sh...
的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了。 下图是能过CAFFEROOT/python/drawnet.py绘制CAFFEROOT/python/drawnet.py绘制CAFFE_ROOT/models/caffe_reference_caffnet/train_val.prototxt , $CAFFE_ROOT/models/caffe_reference_caffnet/deploy.prototxt,分别代表训练时与最后使用时的网络结构。
wandb.log({"train loss": train_epoch_loss,"val loss": val_epoch_loss,"epoch": epoch}) wandb.log({"train acc": train_epoch_acc,"val acc": val_epoch_acc,"epoch": epoch}) wandb.log({"best val acc": best_acc,"epoch": epoch}) ...
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...
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...
这里注意,正常情况下数据集是要有 validation(验证)集的,若没有设置,即将 test 和 val 集合并为一个了 上面讲解了如何对数据集进行划分,那么如何进行循环学习验证测试呢? for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): ... optimizer.zero_grad() loss.ba...