keras中loss与val_loss的关系

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keras中loss与val_loss的关系

loss是训练集的损失值,val_loss是测试集的损失值以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结: 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) train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学…

keras中的loss、optimizer、metrics

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串使用标识符,如keras.losses,keras.optimizers,metrics包下面的函数例如: sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', opt…

keras中保存自定义层和loss

在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 logdir = './callbacks' if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) output_model_file = os.path.join(logdir, "xxxx.h5") callbacks = [ tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file…

keras中的一些小tips（一）

写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题,以及不知道如何解决,我准备把这个部分作为一个系列,为了让大家少走一些坑,对于本博客有什么错误,欢迎大家指出,下面切入正题吧. 1. 深度学习,一个令人头疼的问题就是如何调参? 简而言之,如果数据集复杂的话,那么就要增加网络的层数,模型欠拟合了,加节点. 2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线震荡,不平滑问题出现loss震荡不平滑的原因可能如下: (1) 学习率可能太大 (2) batch size太小 (3) 样本分布不均…

（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

Deep Learning 32: 自己写的keras的一个callbacks函数,解决keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate的问题

一.问题: keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate,从而方便调试,实际上也是为了调试解决这个问题:Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结二.解决方法 1.把下面代码加入keras文件callbacks.py中: class DisplayLearningRate(Callback): '''Display Learning rate . ''' def __init__(self): super(Dis…

深度学习基础系列（五）| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…