训练集loss下降,验证集loss不变 训练集loss下降,验证集loss不变,是模型出现了过拟合的情况。过拟合是指机器学习中常见的一种模型表现形式,指的是模型在训练数据上的表现比在测试数据上的表现要好,即模型很好的拟合训练数据,但是对于新数据的预测能力差。因此,当训练集Loss下降,而验证集Loss不变时,说明模型出现了...
训练集与验证集分布不一致：如果训练集与验证集的数据分布不一致，模型在训练集上表现良好，但在验证集...
1、train loss与test loss 结果分析 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习; train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合; train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题; 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; t...
训练集损失降不下来，导致梯度也无法下降，反向传播调整的权重也有限。导致准确率无法提升。
原因1:在训练中应用正则化,但在验证/测试中未应用正则化 在训练深度神经网络时,我们经常应用正则化来帮助我们的模型: 获得更高的验证/测试精度 理想情况下,为了更好地泛化验证和测试集之外的数据 正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性——在某些情况下,可能导致您的验证loss低于训练loss。
训练集 loss 下降,验证集 loss 不变 训练集 loss 下降,验证集 loss 不变,是模型出现了 过拟合的情况。过拟合是指机器学习中常见的一种模型表 现形式,指的是模型在训练数据上的表现比在测试数据上 的表现要好,即模型很好的拟合训练数据,但是对于新数 据的预测能力差。因此,当训练集 Loss 下降,而验证集 Loss...
你可以看看这里训练集准确率接近100%，验证集准确率80%但是随着训练step增加不增也不降。算是过拟合...
你可以看看这里训练集准确率接近100%，验证集准确率80%但是随着训练step增加不增也不降。算是过拟合...