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...
变化趋势分析：train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）train loss 不...
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...
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...
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 下降 ↓:训练正常,网络仍在学习,最好的情况。 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。
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 model.summary() ...
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...
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P21.07 Iron Loss Compensation 高速区间内控制性能受铁损影响很大.补偿过度或不足的损失会降低性能可以通过调整铁 损补偿量来提高性能. P21.08 Biscos Damping Efficient 8 8-37 参数说明 8.2.24 参数组 24 : Monitor Setup P24.02 Key Repetition Time 键盘按键反应时间. P24.03 Speed Monitor Selection [0] ...