请问trainloss不再下降可能的原因是什么 遇到训练损失不再下降的情况时可以从这六个维度展开检查：模型复杂度与任务错配、优化逻辑存在缺陷、数据质量制约学习效果、正则化过度压制模型表现、算法实现存在隐藏问题、硬件配置限制模型发挥。以神经网络模型为例：当学习率设定值大于当前损失曲面的最优步长时，梯度下降会在极小值附近震荡
神经网络训练loss不下降原因集合 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。 实例 这段在使用caffe的时候遇到了两个问题都是在训练的过程中loss基本保持常数值,特此记录一下。 1.loss...:一部分是输入数据,另一部分是各层的权值等组成 减小初始化权重,以使得softmax的输入feat...
train loss与test loss结果分析 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 ...
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...
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 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,数据集经过清洗等问题。
可以尝试调参,或者数据再进行处理试试,我之前train loss大概降到3左右 验证loss5左右 然后就是降不下去了 目前来看没有更好的办法 Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet Milestone No milestone Development No branches or pull requests ...
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...
你说到的train loss下降到一个点以后不再下降，是因为在你目前的超参数的设置下，损失函数已经得到局部...
train_loss 不断下降, test_loss 不断上升,和第2种情况类似说明网络过拟合了。 应对神经网络过拟合的方法包括: 简化模型。通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度,从而减少过拟合风险。同时,注意调整神经网络中各层的输入和输出尺寸。 数据增强。通过图像翻转、平移、旋转、缩放、改变亮度、添加噪声等技术...