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训练集、测试集loss容易出现的问题总结 1、 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;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 los...

谷歌发表论文EfficientNet 重新思考CNN模型缩放 来源：yxw•2019-06-03 14:19•3034次阅读 0 谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet：重新思考CNN模型缩放》，模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练，而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度，超越了当先最先进图像识别网络的准确率，效率提高了10倍，而且更小。 目前提高CNN精度的方法，主要是通过任意增加CNN深度或...