我是靠谱客的博主 真实柜子,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【模型训练-loss】模型训练过程中train, test loss的关系及原因,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

网上查找了一些资料,避免忘记了,做个笔记供以后参考

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。

最后

以上就是真实柜子为你收集整理的【模型训练-loss】模型训练过程中train, test loss的关系及原因的全部内容,希望文章能够帮你解决【模型训练-loss】模型训练过程中train, test loss的关系及原因所遇到的程序开发问题。

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