以对数损失为例,假如正类预测概率为0.51,但是>0.5的。此时的loss很大,但acc是增加的。 如果val loss一直在上升,就要考虑过拟合的问题。因为,既然val的acc在上升,那多半train的损失还在降或者收敛了,而val的损失不断上升,一直下去就变成train loss远小于val loss了,就意味着过拟合。如果准确率达到要求,可以早停掉。
这就可以算过拟合了,并不需要等到验证准确率开始下降。 train的准确高于test的准确就是过拟合。 既然能100%分辨train set,就说明当前模型的复杂度足够解决问题 过拟合,并且继续训练再久也不会有改善 训练集准确率接近100%,说明训练集中的几乎所有信息(不论是对泛化有用的信息还是训练集中的噪声)都全部被模型学习...
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...
training loss显示的是一个epoch的平均loss，val loss是拟合一个epoch得到的模型在val上的loss，造成前期...
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...
# test_data_iter = iter(validate_loader) # test_image, test_label = test_data_iter.next() # # def imshow(img): # img = img / 2 + 0.5 # unnormalize # npimg = img.numpy() # plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) ...
Same code of a GAN works perfectly in Keras 3.3 but doesn´t work in keras 3.6. There is an error on train_on_batch I believe is because an bug introduce in a change in Keras 3.6 The code is this: import numpy as np import matplotlib.pypl...
test_evaluator = dict( outfile_prefix='./work_dirs/r50_test') Reproduces the problem - command or script CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./tools/dist_train.sh ./configs/rotated_faster_rcnn/rotated-faster-rcnn-le90_r50_fpn_1x_dota.py 2 ...
train loss 在epoch到200\300次才收敛,小数据量时收敛更快,train loss可能在0.6几收敛,acc 也上升缓慢, test loss 前期step几乎没变。 原因及修改: 1、因为learning rate采用的是指数下降,可能learning rate下降太快,修改成1000步才下降0.96,优化器采用的是GD,现在改成Adam。
train_loss下降很慢,求指教 谢谢!!! train_loss下降很缓慢train_loss=0.4,best_val_acc=96% test_acc=87% 这是怎么回事啊 准确度差了很多, 求指教