训练集loss不断降低,但是测试集的loss开始不断增加。 再来看我们这个情况,看右边2个loss的图,在第15个epoch之前,训练集上的loss不断降低,验证集上的val-loss也在不断减小,这说明模型在不断拟合数据。但是在第15个epoch之后,训练集上的loss仍然在不断降低,而验证集上的val-loss开始不断增加,这是典型的过拟合问...
当你训练一个神经网络时，train_loss 不断下降但 test_loss 不断上升可能是由于过拟合（overfitting）造...
loss问题汇总（不收敛、震荡、nan） - 飞狗的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/42 ...
训练集损失先降低后增加首先应该考虑是否是模型学习率是否设置准确，是否随着迭代次数的增多而逐渐减少，其...
……过拟合 overfiting
1 训练的时候 loss 不下降 模型结构问题。当模型结构不好、规模小时，模型对数据的拟合能力不足。训练...
以对数损失为例，这是因为预测的概率值偏低如0.51，但仍>0.5,此时的loss很大，但acc仍然是增加的。
在验证集上训练，在验证集上测试，如果都正常则是验证集与训练集不匹配；如果验证集上训练正常但是测试...
以对数损失为例，这是因为预测的概率值偏低如0.51，但仍>0.5,此时的loss很大，但acc仍然是增加的。
……过拟合 overfiting