val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考: 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 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) tra...
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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;(减少学习率) 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。(最不好的情况) 这种情况,loss在下降,val_loss趋于不变,说明网络过拟合状态...
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;(减少学习率) 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。(最不好的情况) 这种情况,loss在下降,val_loss趋于不变,说明网络过拟合状态...
hinge loss/支持向量损失的理解 2019-12-19 23:27 −https://blog.csdn.net/AI_focus/article/details/78339234 https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8964029.html pytprch HingeLoss 的实现: """ 铰链损失 SVM h... dangxusheng 0 1385
val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考: 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 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化) train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset) ...