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RSS订阅原创 关于神经网络的模型训练时loss和val_loss变化的问题（笔记整理）
train loss 下降⬇，val loss下降⬇，说明网络仍在学习；~~ 奈斯，继续训练train loss 下降⬇，val loss上升⬆，说明网络开始过拟合了；~~ 赶紧停止，然后数据增强、正则train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；~~ 调小学习率或批量数目train loss 不变，val loss下降⬇，说明数据集100%有问题；~~ 检查数据集标注有没有问题train loss 上升⬆，val loss上升⬆，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据
2022-03-11 15:48:06
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BikeShares.csv
北京市2014-2017年，共享单车数据 数据类型
timestamp cnt t1 t2 hum wind_speed weather_code is_holiday is_weekend season
2021-08-16
python中Flask框架+sqlite3实现页面分页功能
2021-11-21
python 实现单词分类，语义分类
2021-08-16
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