train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或增大批量数目;可能造成的原因,数据集噪声过多,label标记大量错误或者不规范,数据读取错误,类别不平衡 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...
如果是过拟合，模型在测试集上的损失函数值一般是先下降后上升。
ANN6分类问题,tensorflow + keras +python 正常不应该是train loss下降再上升嘛,找到loss最低即为最优点,然后我的val loss会出现周期性的尖峰,没太看懂因为什么,batch-size选择为80,数据集大小为55064,是因为不能整除这个原因嘛... 查看原文 如何根据keras的fit后返回的history绘制loss acc曲线 ...
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...
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。
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。(...
epoch）结束后，我们可以获得训练集上的损失值（train loss）和验证集上的损失值（val loss）。根据...
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7k 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 参与内容的编辑...
(b)随着epoch的继续增加,训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势,模型过拟合训练集对测试集性能不好 (2)实验实验,通过实验+经验选取合适的batch size 和 epoch 训练截图: 网络的权重参数W在每一个batch size都会进行一次更新,界面显示的loss值是 iteration次batch size训练后loss值的加权求和值。val_loss是跑...
为什么loss和val_loss会上下波动呢?虽然整体在下降,为什么会有上升的情况呢? 分享8赞 使命召唤手游吧 战术龟 AS VAL-双刃剑圣 返场是肯定要返场了,这都不需要多说,已经有人解包游戏内的文件看到了相关内容,贴吧官方已经多次开话题讨论以及做营销测试,随着时间点也紧邻周年庆,也该出来和大家见见面了。但是我希望在...