loss稳定,val_loss下降:数据集有严重问题,建议重新选择。一般不会出现这种情况。 loss稳定,val_loss稳定:学习过程遇到瓶颈,需要减小学习率(自适应动量优化器小范围修改的效果不明显)或batch数量。 loss上升,val_loss上升:可能是网络结构设计问题、训练超参数设置不当、数据集需要清洗等问题。属于训练过程中最差情况。
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...
欠拟合和过拟合属于对立情况，都是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，均是模型学习能力和数据复杂性失...
我也遇到了类似的情况，loss上升acc维持不变，一开始以为是代码有问题，回了改了又改还是这样，然后又...
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。 train loss不断下降,dev(或test)loss不断上升:说明网络过拟合 第一看下是不是表达式有问题,第二调小学习率和增大Batch Size,第三在loss加正则化项 ...
首先，过拟合可能是导致loss不下降的主要原因之一。过拟合意味着模型在训练数据上表现良好，但在新数据（即测试集或验证集）上的表现却较差。这通常表现为训练loss下降，而验证loss反而上升。为解决过拟合，可以考虑以下几种策略：- **增加数据量**：更多的训练数据可以提供更丰富的学习样本，帮助模型更好...
问题描述 训练过程中,训练集的loss下降,acc上升,表现正常。但是,验证集的loss在上升,acc也在上升。 训练过程cnn 有用关注1收藏 回复 阅读7.1k Lizm: 我也遇到这个问题,请问你解决了吗? 回复2022-03-14 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节 关注并接收问题和回答的更新提醒 参与内容的编...
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... ...
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加入第三组分后对体系结构和性能的影响。实际 上,采用分子链上含有活性基团如!COOH的共聚 物可以与PA6和E/VAL中的官能团发生诸如氢 键 [6] 等相互作用,所以在PA6/(E/VAL)共混体系 中加入增容剂,就有可能通过其与PA6、E/VAL之 间的相互作用来抑制PA6与E/VAL间的反应,有 ...