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 ...
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 loss 不断上升,test loss不断上...
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...
2 train loss 不断下降,test loss 趋于不变,说明网络过拟合 3 train loss 趋于不变,test loss 趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或者批处理大小 4 train loss 趋于不变,test loss 不断下降,说明数据集100%有问题 5 train loss 不断上升,test loss 不断上升(最终变为NaN),可能是网络结构设计不当,...
神经网络的train_loss不断下降,但test_loss不断上升的现象通常表明模型正在发生过拟合(overfitting)。 过拟合是指模型在训练集上表现很好,但在测试集(即未见过的数据)上表现较差。过拟合的主要原因如下: 模型复杂度过高:模型参数过多,容易捕捉到训练集中的噪声和特殊情况,而这些特征在测试集上并不具有普遍性,从而导...
如果不能过拟合,可能是学习率太大,或者代码写错了。 先调小学习率试一下,如果还不行就去检查代码,先看dataloader输出的数据对不对,再看模型每一步的size是否符合自己期待。 看train/eval的loss曲线,正常的情况应该是train loss呈log状一直下降最后趋于稳定,eval loss开始时一直下降到某一个epoch之后开始趋于稳定或...
虽然时隔很久，但估计是曲线被tensorboard平滑了，图放大看看
调整模型的超参数：例如，减少模型的层数或减少每层中的神经元数可以减少模型的复杂性，并减少过拟合的风险。提前停止训练：使用提前停止策略可以避免过拟合，并在验证集上的性能开始下降时停止训练。使用集成学习：使用集成学习可以通过组合多个模型来提高泛化性能，并减少过拟合的风险。数据增强：增加训练数据...
你的validation set是不是出问题了
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...