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，...
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...
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...
过拟合特征,一般是训练集上的loss不断下降,而测试集或者验证集上的loss先下降然后再上升。而我画出来的图和题主的图不太符合这个特点。 其他人的回答也有道理,毕竟训练集上的准确率差不多100%了,让人不相信是过拟合太难了。 从经验上来判断就是过拟合了,模型泛化能力不足,train表现很好但val上较差, 解决方法...
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 ...
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...
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。当两者都保持稳定时，可能存在学习瓶颈，这时调整学习率或batch size可能是解决之道。最不理想的情况是loss和val_loss都上升，这可能暗示着网络结构、超参数或数据质量问题，需深入检查和调整。在探索这些概念时，务必记住，loss和val_...
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test loss的变化趋势分析 变化趋势分析 1.train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) 2.train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) 3.train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) 4.train loss 趋于...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question Hi, as seen in the graph my val losses are constantly lower than my train losses. Why is that and is val>train a sign for ove...