train loss与test loss结果分析/loss不下降
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;
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。
转载自:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555
train loss与test loss结果分析/loss不下降的更多相关文章
- Caffe Loss分析
Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的L ...
- Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线
如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.py ...
- face recognition[Euclidean-distance-based loss][Center Face]
本文来自<A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition>,时间线为2016年.采用的loss是C ...
- tensorflow(2):神经网络优化(loss,learning_rate)
案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y ...
- 学习率设置&&训练模型之loss曲线滑动平均
tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰 ...
- tensorflow实现svm多分类 iris 3分类——本质上在使用梯度下降法求解线性回归(loss是定制的而已)
# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussi ...
- tensorflow实现svm iris二分类——本质上在使用梯度下降法求解线性回归(loss是定制的而已)
iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This f ...
- python 画图像训练结果的loss图
得到每个epoch的loss和predict精度后,就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了. # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt dat ...
- 关于Pytorch中accuracy和loss的计算
这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoc ...
随机推荐
- 浏览器中 JS 的事件循环机制
目录 事件循环机制 宏任务与微任务 实例分析 参考 1.事件循环机制 浏览器执行JS代码大致可以分为三个步骤,而这三个步骤的往复构成了JS的事件循环机制(如图). 第一步:主线程(JS引擎线程)中执行 ...
- OkHttp 优雅封装 HttpUtils 之 上传下载解密
曾经在代码里放荡不羁,如今在博文中日夜兼行,只为今天与你分享成果.如果觉得本文有用,记得关注我,我将带给你更多. 还没看过第一篇文章的欢迎移步:OkHttp 优雅封装 HttpUtils 之气海雪山初 ...
- deepin右键发送博客
1. 概述 deepin系统上没有像样的笔记软件.为知笔记未提供deb打包的软件,很遗憾.商店提供的软件,界面停留在上个世纪了. 这个时候如果想通过笔记来分享到博客是一件非常困难的事情. 本篇博客就是 ...
- 什么是CDN内容分发网络?【刘新宇】
CDN 使用第三方OSS服务的好处是集成了CDN服务,下面来了解一下什么是CDN. CDN 全称:Content Delivery Network或Content Distribute Network ...
- JWT验证机制【刘新宇】【Django REST framework中使用JWT】
JWT 在用户注册或登录后,我们想记录用户的登录状态,或者为用户创建身份认证的凭证.我们不再使用Session认证机制,而使用Json Web Token认证机制. 什么是JWT Json web t ...
- Centos8安装docker-compose
一.首先检查是否有pip 执行命令:piv -V 二.更新pip 执行命令:pip install --upgrade pip 三.下载 setuptools 执行命令 :pip install - ...
- tp5--路由的使用(初级)
在配置文件夹下的route.php文件配置路由: 控制器: 运行结果:
- 【JAVA基础】07 面向对象2
1. 代码块的概述和分类 面试的时候会问,开发不用或者很少用 代码块概述 在Java中,使用 {} 括起来的代码被称为代码块. 代码块分类 根据其位置和声明的不同,可以分为局部代码块,构造代码块,静态 ...
- Element UI表格组件技巧:如何简洁实现跨页勾选、跨页统计功能
业务场景 在使用Element UI的Table组件时,常常面对这样的业务需求: 表格数据的每一项都要提供勾选框,当切换分页时,能够记忆所有页面勾选的数据,以实现批量提交不同页面勾选数据的功能.并且, ...
- Ubuntu下访问Windows中Postgresql
因为项目的原因,需要将Ubuntu中的一些信息记录到Windows中的Postgresql数据库中,查看网上信息,最后成功了,特地记录以下,需要以下步骤: (1)在Windows中Postgresql ...