调参论文 学习率设置太高,一个epoch直接收敛,所以损失不会下降 最常见的原因:过拟合 没有把数据规格化 没有在分验证集之前打乱数据 数据和标签没有对上 训练数据太少,validation数据太多,类别也太多 最好使用预训练的权重 网络结构有问题 网络最后一层没有使用正确的激活函数 relu后面是softmax batch normalization需...
acc还是有过拟合现象,训练集达0.9,验证集0.6,有了改善,迭代更多次,会慢慢降低收敛。 过拟合,主要是因为全连接层神经元太多了,每次训练的时候,随机的杀死一批神经元。 导入Dropout,在全连接层添加 效果如下: 可以看到左图慢慢在收敛,迭代2000次效果更明显。 初始化权重参数 kernel_initializer 权重参数的初始化方法 ...
loss训练下降缓慢,收敛慢问题: 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。 2、...
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。或尝试过拟合方法。 train loss不下降 模型结构问题。
train_loss_acc.py-深度学习文档类资源ン゛**er 上传13.65 KB 文件格式 py 使用keras版yolov3绘制loss曲线程序。将该文件替换掉原工程中的train.py,运行即可。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 byzer-lang 2025-01-29 12:00:59 积分:1 ...
wandb.log({"train acc": train_epoch_acc,"val acc": val_epoch_acc,"epoch": epoch}) wandb.log({"best val acc": best_acc,"epoch": epoch}) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如您所见,val 损失与历元和训练损失与历元是两个完全独立的实体,而我希望将它们都放在 WandB 的一个图中。
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,数据集经过清洗等问题。
show_train_history() 版本错误 KeyError: 'acc', 'val_acc',KeyError: 'accuracy'【python x 神经网络 x keras】 错误:KeyError: 'acc',KeyError: 'val_acc',或者是 KeyError: 'accuracy' ,KeyError: 'val_accuracy' 解决方案:产生此问题的主要原因就是keras的版本不同 (1)如果报错 KeyError: 'acc',Key...
(summary_train, i) #每迭代一次,sess就run一次,然后将模型计算出的train的loss和acc值写进对应文件 summary_valid = sess.run(merged, feed_dict={inputs: img_valid, y: img_valid_label, keep_prob: dropout_rate_valid}) writer_valid.add_summary(summary_valid, i) #最后记得writer_train和writer_...
I have searchedIssuesandbut cannot get the expected help. orlatest version (1.x). Task I'm using the official example scripts/configs for the officially supported tasks/models/datasets. Branch 1.x branchhttps://github.com/open-mmlab/mmrotate/tree/1.x ...