训练loss不下降原因集合

最新推荐文章于 2025-02-14 00:32:29 发布
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分类专栏： 深度学习宝典 文章标签： 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/79874555
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本文探讨了在深度学习中train loss和test loss的分析，包括loss不变的常见原因，如数据输入错误、网络结构不当、初始化权重问题等，并提供了相应的解决方案。通过对损失函数、梯度检验和训练过程的监控，可以有效地解决loss不下降的问题。

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11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识!

目录

一，train loss与test loss结果分析

比较完整 Loss和神经网络训练

1.loss等于87.33不变

2.loss保持0.69左右

参考资料

loss一直不下降的原因有很多，可以从头到尾滤一遍：

loss一开始就不下降

现在都有ap来衡量网络收敛程度，实践发现，loss降低，但是ap不一定增长。

一，train loss与test loss结果分析

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 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&#x

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神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总
科研学习笔记！
01-06 2万+
一、模型不收敛 主要有以下几个原因： 1.learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题 这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？可能性最大的原因是你用了relu作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发...
神经网络训练loss不下降原因集合
12-30 2126
https://blog.youkuaiyun.com/liuweiyuxiang/article/details/80856991
caffe 绘制训练集和测试集的loss和accuracy对比曲线
04-20
利用Caffe提供的脚本程序和Caffe训练日志画loss曲线与accuracy曲线。加强版，可以绘制对比曲线。辛辛苦苦修改作成的代码，大家还是给点儿资源分做鼓励吧，如果实在需要又没有资源分，请根据博客留下的联系方式联系我，发送到你邮箱。
卷积神经网络CNN
GG_Bruse的博客
02-14 1050
卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果。在计算机视觉领域，往往输入图像都很大，若使用全连接网络，计算代价较高。图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络。卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层用来输出想要的结果。
深度学习训练LOSS不下降原因集合（转载）
zhe_csdn的博客
04-28 5014
https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/79874555 训练LOSS不下降原因集合
[踩坑] 交叉熵损失不下降
骜蛟的博客
03-23 4802
在深度学习中，有时候会遇到各种奇奇怪怪的问题，这些问题也不容易在网上搜到解答。一些有报错的问题还好，没有报错的问题简直就是灾难。 在以上图片中，可以看到dice loss有轻微下降，而ce loss几乎不动。这时候肯定是出问题了。 问题在哪呢？ 我用的是Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数。注意这个函数是自带softmax操作的。 而我在传入网络输出前，又做了一次softmax。这样就做了两层的softmax。这就导致了交叉熵损失下降不下去，回传梯度几乎为0。 ...
网络训练过程中loss不下降，稳定在ln(类别数）
weixin_40522580的博客
09-11 575
神经网络再训练过程中，loss不下降，稳定再ln(类别数），如二分类问题稳定在0.69，十分类问题稳定在2.30，出现这种情况： ①检查卷积层中间层输出，可能出现了weight NaN，导致卷积输出NaN，此时网络预测结果全部相同，所有目标被判为同一类； ②检查网络最后一层是否添加了relu或softmax等激活函数 ③调整参数，如降低学习率，修改optimizer，如从SGD换为Adam ④调整网络权重初始化方式 ⑤在网络中添加BN层 ...
keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy方式
12-17
例如，你可以使用回调函数来保存最佳模型、在训练结束时发送通知或者在验证损失不再下降时提前终止训练。 回调函数本质上是一个类，它继承自Keras的`Callback`基类。`Callback`类提供了多个方法，这些方法会在训练...
用训练好的模型测试训练集每张图片的loss
weixin_44748238的博客
11-14 1616
用训练好的模型测试训练集每张图片的loss 所用模型为vgg 11-6.pth computeloss.py 经过统计loss分布如下： loss区间 个数 >10 0 1-10 1192 0.5-1 808 0.4-0.5 282 0.3-0.4 416 0.2-0.3 722 0.1-0.2 1439 0.0-0.1 31046 =0 14...
一文看懂训练集loss与测试集loss关系
09-07 3864
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;（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; 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;或者是数据集有问题（数据集标注错误数据比较多） train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计
深入解析：训练损失与测试损失的关系
qlkaicx的博客
06-11 1782
训练损失的好坏对测试损失确实有重大影响，但这种影响并非总是直接正相关。为了确保深度学习模型在实际应用中具有良好的性能和泛化能力，重要的是要通过各种技术和策略来监控和优化训练过程中的损失。理解并应用这些策略，将有助于开发出更加健壮和有效的深度学习模型。
CNN 训练集和测试集loss值配对T检验
fitzgerald0的博客
01-07 2815
对输出的两组loss值进行配对样本T检验 1.两组值如图所示：(A-训练集loss , B-测试集loss) 2 . 二组值的相关：可以看出是中度的显著负相关 3 . 二组的配对T检验：结果表明在二者在0.01置信水平呈显著差异 4 . 绘图:随着训练epoch的增加，训练集的loss逐渐降低，而测试集loss增加
[深度学习] - 通用网络模型训练过程的 loss 变化分析方法 (loss / val_loss / test_loss)
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理解训练过程中 loss 变化情况 (loss / val_loss / test_loss)
训练及loss以及测试集loss之间关系
qq_40272052的博客
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转载自[https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/79874555] 1、train loss与test loss 结果分析 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 趋于不变，test loss不断下降，说明...
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   
[深度学习] loss不下降原因的全面解析
my_name_is_learn的博客
10-26 717
[深度学习] loss不下降原因的全面解析
神经网络训练结果不稳定,神经网络越训练越慢
aifans_bert的博客
08-07 1646
所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个3*3，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是3*3的区域，再加一个stride=1的3*3卷积，则感受野为5*5。例如，卷积层输出的特征图中两个相连的点的特征通常会很相似，假设a[0,0]，a[0,1]，a[1,0]，a[1,1]都表示颜色特征是红色，没有必要都保留作下一层的输入。你目前的情况，意味着模型对实际情况预测的准确率本来就只有这么多，样本量小的时候给出的预测准确率并不是最接近真实的准确率。...
神经网络训练loss不下降原因以及解决办法
Vuko_Coding Zone
10-11 6677
train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; 在训练过程中loss可能会出现几次震荡现象，但是整体有上升趋势就说明网络还在学习，可以继续训练。 train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合 过拟合 最直观的表现就是training accurac...
ai模型在训练过程中，一上来精度就是1，测试也是1，虽然loss一直在下降，为什么
最新发布
03-04
### 初始精度和测试精度为1的原因分析 当AI模型在训练初期以及测试阶段均表现出精度为1的情况，这通常意味着模型对于给定的任务表现得过于理想化。然而，如果损失函数（loss）仍然处于下降趋势，则可能存在一些特定情况。 #### 数据集特性 如果数据集中存在大量重复样本或特征非常明显的类，使得即使是未经充分训练的模型也能轻易区分不同类别，那么初始精度可能较高[^1]。这种情况下，即使模型尚未完全学习到复杂的模式，也可以达到较高的分类准确性。 #### 初始化权重的影响 某些初始化策略可能导致网络倾向于输出接近真实标签的结果，特别是在二元分类问题中。例如，在极端的情况下，所有预测都偏向于某一类别的概率极高，从而造成看似完美的匹配效果。不过这种情况较为罕见，除非是有意为之的设计选择。 #### 损失函数的选择及其行为 尽管整体精度已经很高甚至达到了完美状态，但损失值继续降低可能是由于使用的损失函数对错误分类施加了较大的惩罚力度所致。比如交叉熵损失会随着置信度差异增大而显著增加；因此即便大部分预测正确无误，只要还有少量样本被错分就会促使总损失进一步减少[^2]。 #### 过拟合风险提示 值得注意的是，过早地获得极高的训练/验证集合上的准确率往往暗示着潜在的过拟合现象——即模型过度适应了已知的数据分布而非泛化能力良好。为了确认这一点，建议检查混淆矩阵、ROC曲线等更详细的评价指标，并考虑采用正则化手段如Dropout层来增强鲁棒性[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc def evaluate_model(model, X_test, y_true): predictions = model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_true, predictions.argmax(axis=1)) fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true.ravel(), predictions[:, 1].ravel()) area_under_curve = auc(fpr, tpr) return { 'confusion_matrix': cm, 'roc_auc_score': area_under_curve } ```
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