val obj loss损失上升的原因可能有以下几点: 1. 数据集:数据集过大或偏斜可能导致模型难以学习或过拟合。 2. 学习率:过高的学习率可能导致模型无法收敛,并出现过拟合现象。 3. 模型设计:模型结构的复杂度或参数量过大导致模型过拟合。 4. 训练过程:训练数据数量过于少或训练批次过少可能导致模型未能充分学习,同...
具体来说,train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss三个图显示了模型对边界框位置、类别分类和目标检测的损失值,都随着训练的进行而减少。这是一个积极的信号,意味着模型在辨识火焰的边界、类别和存在性方面的表现越来越好。 此外,验证损失值虽然初始较高,但随着训练的进行,val/box_loss、val/cls_loss和v...
这是一个典型的表现,意味着模型在训练初期快速学习,随着优化的进行,学习速率减缓并开始稳定收敛。具体来看,边框损失(box_loss)直接关联到模型预测边界框的准确性。类别损失(cls_loss)反映了模型对不同类别判别的准确性,而目标损失(obj_loss)则是模型对有无目标(即跌倒事件)的判断能力。所有这些损失的下降表明,模型...
此外,验证损失值虽然初始较高,但随着训练的进行,val/box_loss、val/cls_loss和val/obj_loss迅速下降并趋于平稳,这说明模型对于未见过的数据也有着良好的预测能力,避免了过拟合的问题。这是模型泛化能力的一个重要指标,对于我们希望模型能在实际应用中准确预测火焰非常关键。 接着,我们看到精确度和召回率在训练过程中...
首先,观察训练过程中的盒子损失(train/box_loss),分类损失(train/cls_loss)和目标损失(train/obj_loss),可以看到随着迭代次数的增加,这三者呈现出明显的下降趋势。这表明模型在学习过程中正在改进其预测能力,并在识别和定位目标上变得更加精确。 进一步地,我们注意到验证集上的损失值(val/box_loss, val/cls_loss...
损失曲线的平滑版本(橙色虚线)进一步验证了这一下降趋势的稳定性。这些损失函数是优化算法的核心,它们指导模型不断调整参数以更好地预测目标类别和位置。 相对应地,验证集的损失曲线(val/box_loss、val/cls_loss、val/obj_loss)也表现出了类似的下降趋势,这是一个积极的信号,意味着模型没有发生过拟合,即在未见过...
具体来说,训练集的边界框损失(train/box_loss)和类别损失(train/cls_loss)以及目标函数损失(train/obj_loss)随着训练周期的增加而稳步下降。这表明模型在定位缺陷位置、识别缺陷类别以及预测缺陷存在的可能性方面都取得了进步。同样,验证集上的损失(val/box_loss, val/cls_loss, val/obj_loss)也呈下降趋势,这...
在train/box_loss、train/cls_loss和train/obj_loss图中,我们可以看到随着训练次数的增加,损失值稳步下降,这表明模型在优化过程中逐渐提高了对安全帽的识别精度。特别是,在初始的训练阶段,损失值迅速下降,这通常意味着模型在学习关键特征,并快速适应训练数据。 对于验证集的损失值,即val/box_loss、val/cls_loss和...
损失函数的下降趋势表示模型正在学习识别钢材表面缺陷的能力。具体来说,训练集的边界框损失(train/box_loss)和类别损失(train/cls_loss)以及目标函数损失(train/obj_loss)随着训练周期的增加而稳步下降。这表明模型在定位缺陷位置、识别缺陷类别以及预测缺陷存在的可能性方面都取得了进步。同样,验证集上的损失(val/box...
大佬们,求助,val_loss先降后升,这种情况怎么解决 只看楼主收藏回复 痴呆兄 初级粉丝 1 送TA礼物 来自Android客户端1楼2023-04-13 23:45回复 登录百度帐号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示0...