机器学习中的训练与损失 test and loss (训练loss不下降原因集合)
生活随笔
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机器学习中的训练与损失 test and loss (训练loss不下降原因集合)
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train loss 不斷下降,test loss不斷下降,說明網絡仍在學習;
train loss 不斷下降,test loss趨于不變,說明網絡過擬合;
train loss 趨于不變,test loss不斷下降,說明數據集100%有問題;
train loss 趨于不變,test loss趨于不變,說明學習遇到瓶頸,需要減小學習率或批量數目;
train loss 不斷上升,test loss不斷上升,說明網絡結構設計不當,訓練超參數設置不當,數據集經過清洗等問題。
參考文章1:深入了解機器學習 (Descending into ML):訓練與損失
參考文章2:訓練loss不下降原因集合
總結
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习中的训练与损失 test and loss (训练loss不下降原因集合)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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