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...
loss:训练集的损失值;val_loss:测试集的损失值。一般训练规律:loss下降,val_loss下降:训练网络正常,最理想情况情况。loss下降,val_loss稳定:网络过拟合。解决办法:①数据集没问题:可以向网络“中间深度”的位置添加Dropout层;或者逐渐减少网络的深度(靠经验删除一部分模块)。②数据集有问题:可将所有数据集混洗重新...
loss和val_loss是衡量模型性能的两个关键指标。loss代表模型在训练集上的表现，而val_loss反映的是模型在测试集上的预测误差。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...
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...
epoch）结束后，我们可以获得训练集上的损失值（train loss）和验证集上的损失值（val loss）。根据...
train loss 和 val loss 的关系: Underfitting – val loss 和 train loss 的值都很大 Overfitting – val loss 的值很大 train loss的值很小 Good fit – val loss 的值很小,但是比train loss 的值稍大 Unknown fit*** - val loss 的值很小,train loss 的值很大 ***在一般情况下,train loss 的值...
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...
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...
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...