本文解析了训练损失（train_loss）和验证损失（val_loss）的变化趋势，揭示了这些趋势背后可能的问题，包括网络过拟合、数据集问题、学习瓶颈等，并指出了网络结构和训练参数不当可能导致的损失上升。
train_loss不断下降，val_loss不断下降，网络仍有学习空间；
train_loss不断下降，val_loss趋于不变，网络过拟合；
train_loss趋于不变，val_loss不断下降，数据集有问题；
train_loss趋于不变，val_loss趋于不变，学习遇到瓶颈；
train_loss和val_loss不断上升，网络结构设计不当，训练超参数设计不当。
扫一扫
8万+
评论 1
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
