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...
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...
5. 训练动态:在某些情况下,训练损失可能会暂时性地低于验证损失,这可能是因为训练批次的随机性或学习率调整策略造成的。 这张图显示的是一个良好的训练进程,其中验证损失稳步下降,没有出现明显的过拟合迹象。然而,train_loss和val_loss的不重合并不一定是问题,只要验证损失持续减小,表明模型的泛化能力正在提高。 发...
收敛了。一般val loss会比train loss稳定的早，val loss稳定之后再train就是overfitting了。如果training效...
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...
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_loss的变化趋势描述的是整体训练过程，而非孤立的点。同时，理解和利用好验证集对于模型的调整和优化至关重要。请确保遵循相应的版权协议，如CSDN博主Trench....
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 趋于不变,test loss趋于不变,说...vmwar...
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...
我不确定的是val_loss的缩进,这可能会在打印输出时导致一些问题。一般来说,我会说我对验证有一些困惑: 1)首先,我传递train_loader中的所有批次,并调整训练损失。 2)然后,我开始迭代我的val_loader以对单个批次的不可见数据进行预测,但我在val_losses列表中附加的是模型在val_loader中的最后一批数据上计算的验证...
trainloss 不断下降,testloss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)trainloss 不断下降,testloss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)trainloss 趋于不变,testloss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset 数据集 正则化 过拟合 参数设置