为了尽量让train_loss和val_loss接近,可以采取一些策略,如增加验证集的数据量、简化模型结构、使用正则...
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。
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...
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...
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...
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...
训练集和验证集结果差异大 说明出现了过拟合的现象 最终测试的效果 图形化显示 train_loss训练曲线一直在下降,val_loss验证loss波动一开始下降,波动越来越大,反而上升了,两者差异大。训练集的准确率1和验证集的准确率0.6,差的也挺多。上图只迭代了200,但没有改变的趋势,完全过拟合了。
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...
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...
wandb.log({"train loss": train_epoch_loss, "val loss": val_epoch_loss, "epoch": epoch}) wandb.log({"train acc": train_epoch_acc, "val acc": val_epoch_acc, "epoch": epoch}) wandb.log({"best val acc": best_acc, "epoch": epoch}) ...