【调参之损失函数】train loss 和 test loss 一直不下降

最新推荐文章于 2025-06-10 20:51:41 发布
转载 最新推荐文章于 2025-06-10 20:51:41 发布 · 1w 阅读 · 21 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/79874555

本文详细解析了神经网络训练过程中的五种异常情况，包括过拟合、数据集问题、学习瓶颈、网络结构不当等，为深度学习研究者提供实用的诊断依据。
TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

神经网络训练小技巧
ResNet仅需120万美元挑战Facebook，训练速度破纪录
正常情况：
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;

异常情况：
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here

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

Training Loss Computation训练损失计算
大脸猫的博客
03-26 4412
在训练模型第一阶段过程当中，我们是使用有标签样本进行训练，在线性回归当中我们也可以看到，有很多点并不是直接通过了直线，让我们来看一下这张数据图表。 线性回归 我们可以看到，有一些点是没有通过直线的，机器学...
YOLOv8改进 | 损失篇 | Varifocal Loss密集目标检测专用损失函数（VFLoss）详细实现与优化
一键难忘的博客
09-20 4441
VarifocalLoss（VFLoss）是一种新型的损失函数，旨在解决密集目标检测中的难例问题。传统的损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）和焦点损失（Focal Loss），在处理密集目标时可能会出现关注度不均的问题。VFLoss通过引入变焦因子（varifocal factor）来调整对不同目标的关注度，从而提高检测精度。分析结果根据实验记录的结果，分析不同超参数配置对模型性能的影响。使用可视化工具绘制超参数与性能指标的关系图，以直观展示不同配置的效果。优化建议。
深度学习 loss不下降的解决方法，最全
A_pinkpig的博客
09-08 2万+
  当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。 一、训练集loss不下降   训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的。 1.模型结构和特征工程存在问题   
Train Loss不降、Valid Loss不降、Test Loss不降的原因及解决
今晚打老虎
03-26 9337
训练损失不下降，拟合能力不足，欠拟合 模型结构和特征工程： 原因：模型结构过于简单或者不合理，训练时很难收敛，再者可能是特征工程出现问题 解决：检查模型结构是不是太小太简单和特征工程是否合理 权重初始化： 原因：不合理的权重初始化会导致收敛极慢，合理的权重初始化能改有极大改善 解决：选择适合自己模型的权重初始化，建议无脑xaiver normal 正则化： 原因：L1、L2、Dro...
train loss与test loss结果分析
热门推荐
荪荪的博客
05-11 3万+
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
神经网络训练中的train loss, test loss问题
阿航的博客
02-23 2424
**train loss 不断下降，dev（或test） loss不断下降：**说明网络仍在学习。 **train loss 不断下降，dev（或test） loss趋于不变：**说明网络过拟合。 **train loss 趋于不变，dev（或test） loss不断下降：**说明数据集100%有问题。 **train loss 趋于不变，dev（或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，或者是数据集有问题（数据集标注错误数据比较多）。 **train loss 不断.
train loss test loss
chezhai的博客
03-24 630
【转】 train loss与test loss结果分析
张欣的专栏
08-06 3603
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; Early stopping方法的具体做法是： 在每一个Epoch结束时（一个Epoch集为对所有的训练数据的一轮遍历）计算 validation dataaccuracy，当accuracy不再提高时，就停止训练。 这种做法很符合直观...
绘制train+test的acc和loss，使用matplotlib
03-19
在机器学习领域，模型训练的过程中，我们经常需要监控模型的性能指标，如准确率（accuracy，简称acc）和损失函数值（loss）。这些指标可以帮助我们理解模型的学习过程，判断是否过拟合或欠拟合，并调整相应的参数。...
【pytorch笔记】损失函数nll_loss
GentleCP的博客
06-07 2万+
本文主要讲解在使用pytorch中对损失函数`nll_loss`的一些理解与思考。
transformers 中Trainer 设置【自定义损失函数 compute_loss 和评价指标 compute_metric】出现显存爆炸的现象与原因
最新发布
2501_92015334的博客
06-10 1939
在HuggingFace Trainer微调模型时，自定义损失函数和评价指标可能导致显存爆炸。在此文章给出主要的解决方法，
train loss和test loss的变化趋势分析
GL3_24的博客
04-29 5833
变化趋势分析 1.train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） 2.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） 3.train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） 4.train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说...
train loss 与测试Loss
时间停止的那刻
11-14 1119
声明 添加要改颜色的字体 添加要改颜色的字体 添加要改颜色的字体 添加要改颜色的字体 正文 1、train loss 和 test loss 结果分析 train loss 和 test loss 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...
神经网络训练下降到一定程度不下降，测试集不变
qq_42569234的博客
11-23 915
3.loss函数设置，这个可能不一定会用到，是在尝试不同的loss函数遇到的，losses平均回传和loss回传会不同，中间还有一些对齐的细节需要注意。2.网络层数过高导致的梯度消失/过拟合，增加了一层FC之后loss异常了，仍然可尝试更改MLP部分或者降低学习率。1. 降低学习率，之前0.1改成0.01能跑了，当然看具体任务，尝试变为之前的0.1倍尝试即可。
训练集损失值与验证集损失值的几种关系 （会持续更新哦！）
weixin_44598554的博客
09-25 1万+
在机器学习和深度学习中，训练集和验证集是两个非常重要的概念。训练集用于训练模型，而验证集则用于调整模型的超参数以及评估模型的性能。在训练过程中，我们通常会记录训练集与验证集的损失值，以便在训练完成后对模型进行评估。然而，训练集损失值与验证集损失值之间的关系却有很多种可能性，在本文中，我们将讨论以下几种情况。
修改train函数，使其返回值为Loss，train_acc和test_acc
03-22
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何修改一个训练函数，使其返回损失值、训练准确率和测试准确率的问题。首先，我得先理解用户的需求。用户可能正在编写一个机器学习或深度学习的训练循环，希望函数在训练完成后返回这三个指标，方便后续分析或记录。 首先，我应该考虑现有的训练函数的结构。通常，训练函数会包含多个epoch的循环，每个epoch中遍历训练数据集，进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。可能还会在训练过程中计算训练准确率，以及定期在测试集上评估模型，得到测试准确率。 用户希望返回的是整个训练过程中的Loss、train_acc和test_acc。这里需要注意，Loss可能是指每个epoch的平均损失，而train_acc和test_acc可能也是每个epoch结束后的准确率。或者，用户可能希望得到最后一次epoch的结果，或者整个训练过程中的所有记录。不过根据通常的实践，返回每个epoch的指标会更常见，但用户的问题中没有明确说明。但根据返回值是三个单独的变量，可能是指最终的结果，而不是所有epoch的历史记录。需要进一步确认，但假设用户希望返回最终的这三个值。 接下来，我需要考虑如何修改现有的train函数。假设原来的函数可能没有返回这些值，或者只返回了部分。修改的关键步骤可能包括： 1. 在训练过程中计算损失和准确率。 2. 在测试阶段计算测试准确率。 3. 将这些值收集起来，并在函数结束时返回。 首先，在训练循环中，每个batch的损失需要被累加，然后在epoch结束时计算平均损失。同时，在训练数据上，模型输出的预测结果需要与真实标签比较，计算正确预测的数量，从而得到训练准确率。同样，在每个epoch结束后，可能需要在测试集上运行模型，计算测试准确率。 现在需要考虑代码的结构。例如，在PyTorch中，训练循环通常如下： for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 correct_train = 0 total_train = 0 for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total_train += labels.size(0) correct_train += predicted.eq(labels).sum().item() train_loss = running_loss / len(train_loader) train_acc = 100. * correct_train / total_train # 测试阶段 model.eval() correct_test = 0 total_test = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = outputs.max(1) total_test += labels.size(0) correct_test += predicted.eq(labels).sum().item() test_acc = 100. * correct_test / total_test # 可能记录每个epoch的结果，或者只保留最后一个 如果用户希望返回最后一个epoch的结果，那么需要将最终的train_loss, train_acc, test_acc保存下来，并在函数结束时返回。或者，如果用户希望返回所有epoch的历史记录，那么需要将这些值保存在列表中，最后返回这些列表。 但根据用户的问题中的“返回值为Loss，train_acc和test_acc”，可能指的是最后一次的结果。所以需要确保在函数结束时，这三个变量保存的是最终的值。 此外，原来的train函数可能没有计算测试准确率，或者没有返回这些值。所以修改的步骤可能包括： 1. 在训练循环中添加计算训练损失和准确率的代码。 2. 添加测试循环，计算测试准确率。 3. 将这些值存储在变量中，最后返回。 可能的代码修改示例： def train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, num_epochs): total_loss = 0.0 train_acc = 0.0 test_acc = 0.0 for epoch in range(num_epochs): model.train() running_loss = 0.0 correct_train = 0 total_train = 0 for inputs, labels in train_loader: # 训练步骤... # 计算loss，反向传播等 running_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_train += (predicted == labels).sum().item() total_train += labels.size(0) epoch_loss = running_loss / total_train epoch_train_acc = correct_train / total_train # 测试阶段 model.eval() correct_test = 0 total_test = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_test += (predicted == labels).sum().item() total_test += labels.size(0) epoch_test_acc = correct_test / total_test # 更新最终结果，如果是返回最后一个epoch的话 total_loss = epoch_loss train_acc = epoch_train_acc test_acc = epoch_test_acc return total_loss, train_acc, test_acc 不过，这里有一个问题，通常训练过程中可能会有多个epoch，每个epoch结束后都会计算一次测试准确率。而如果用户希望返回所有epoch的结果，可能需要收集每个epoch的数值。例如，返回三个列表：losses, train_accs, test_accs。但根据用户的问题描述，返回值是Loss、train_acc和test_acc，可能指的是最后的结果，所以可能只需要返回最后一次epoch的这三个值。 另外，需要确保在函数中确实计算了测试准确率。原来的train函数可能没有包含测试步骤，所以可能需要添加这一部分。 另一个需要注意的点是，是否在训练过程中每个epoch都计算测试准确率，还是只在训练结束后计算一次。通常，为了监控模型的泛化性能，会在每个epoch结束后计算测试准确率。因此，在修改后的函数中，测试集评估应该放在每个epoch的循环内，而不是整个训练结束后。这样，返回的test_acc将是最后一次epoch的测试准确率。 此外，关于损失值的计算，是否要返回整个训练过程中的平均损失，或者每个epoch的平均损失。如果函数运行多个epoch，通常每个epoch都有一个平均损失，所以可能需要返回所有epoch的平均损失的列表。但用户的问题中返回值是Loss，可能指的是最终的损失，或者所有epoch的平均。这里可能需要进一步澄清，但根据常见的做法，可能返回最后一个epoch的损失。或者，如果整个训练过程中只计算一次，比如总的平均损失，但通常每个epoch都会有平均损失，所以如果用户需要的是最终的损失值，那么应该返回最后一个epoch的损失。 总结步骤： 1. 在训练循环中，每个batch计算loss，并累计，每个epoch结束后计算平均loss。 2. 同时计算训练集的准确率，每个epoch结束后计算。 3. 每个epoch结束后，在测试集上评估模型，计算测试准确率。 4. 将这些值记录下来，最后返回它们。 可能的代码调整包括： - 在函数内部添加变量来存储这些指标。 - 确保测试集评估的代码被正确添加。 - 返回值改为包含这三个指标的元组或列表。 可能的陷阱： - 如果没有在每个epoch结束后重置correct_train和total_train，会导致累积多个epoch的数据，从而准确率计算错误。 - 测试集的评估应该在不梯度计算的情况下进行，使用torch.no_grad()。 - 确保模型在训练和评估模式之间切换（model.train()和model.eval()）。 如果用户使用的是其他框架，比如TensorFlow，代码结构会有所不同，但整体思路相似：在训练过程中收集损失和准确率，并在测试时计算测试准确率。 最后，需要检查返回值的格式是否正确，例如，损失是否是标量值，准确率是否是百分比或0到1之间的数值，根据用户的具体实现而定。 因此，修改后的train函数的结构大致如上所述，将每个epoch的损失、训练准确率和测试准确率计算出来，并最终返回最后一次的结果，或者收集所有epoch的结果返回。根据用户的问题描述，可能只需要返回最后一次的结果，所以函数将返回三个对应的值。</think>要修改训练函数使其返回损失（Loss）、训练准确率（train_acc）和测试准确率（test_acc），可以按照以下步骤进行： --- ### **1. 定义变量记录指标** 在训练循环中，初始化变量以记录每个epoch的损失、训练和测试准确率： ```python def train(model, train_loader, test_loader, optimizer, criterion, epochs): total_loss = 0.0 train_acc = 0.0 test_acc = 0.0 for epoch in range(epochs): # 训练步骤 model.train() running_loss = 0.0 correct_train = 0 total_samples = 0 for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 记录损失和准确率 running_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) correct_train += predicted.eq(labels).sum().item() total_samples += labels.size(0) # 计算单个epoch的指标 epoch_loss = running_loss / len(train_loader) # 平均损失 epoch_train_acc = 100.0 * correct_train / total_samples # 训练准确率（百分比） # 测试步骤 epoch_test_acc = evaluate(model, test_loader) # 调用测试函数 # 更新最终返回值（假设返回最后一个epoch的结果） total_loss = epoch_loss train_acc = epoch_train_acc test_acc = epoch_test_acc return total_loss, train_acc, test_acc ``` --- ### **2. 实现测试准确率计算函数** 添加一个辅助函数 `evaluate()`，用于计算模型在测试集上的准确率： ```python def evaluate(model, test_loader): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = outputs.max(1) correct += predicted.eq(labels).sum().item() total += labels.size(0) return 100.0 * correct / total # 返回百分比格式的准确率 ``` --- ### **3. 返回值说明** - **Loss**: 最后一个epoch的平均训练损失（标量值）。 - **train_acc**: 最后一个epoch的训练集准确率（百分比形式，如 `85.3`）。 - **test_acc**: 最后一个epoch的测试集准确率（百分比形式）。 --- ### **4. 使用示例** 调用修改后的训练函数并获取返回值： ```python loss, train_accuracy, test_accuracy = train( model=model, train_loader=train_loader, test_loader=test_loader, optimizer=optimizer, criterion=criterion, epochs=10 ) print(f"最终训练损失: {loss:.4f}") print(f"训练准确率: {train_accuracy:.2f}%") print(f"测试准确率: {test_accuracy:.2f}%") ``` --- ### **注意事项** 1. **梯度管理**：在测试时使用 `torch.no_grad()` 禁用梯度计算以节省内存。 2. **模型模式切换**：训练时用 `model.train()`，测试时用 `model.eval()`。 3. **批量处理**：准确率需根据样本总数归一化（`total_samples`）。 4. **多epoch返回值**：若需返回所有epoch的历史记录，可将结果存储在列表中（例如 `losses = []`）。 按此修改后，函数将直接返回训练过程中的关键指标，便于后续分析和调优。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值