14 模型训练时loss不收敛、不下降原因和解决办法

模型训练时loss不收敛、不下降原因和解决办法

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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,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。
### ADS生成Symbol依赖原理图的方法 在ADS (Advanced Design System)环境中,创建symbol并一定总是需要先有详细的原理图设计。这主要基于以下几点: #### 1. 使用内置库中的预定义符号 ADS提供了丰富的元件库符号集合,可以直接用于项目中而无需重新绘制。这些现成的symbols已经过优化并广泛应用于同类型的电路仿真与分析场景[^1]。 ```python # 加载ADS自带的标准组件库 library.load('standard_components') ``` #### 2. 手动绘制简单图形作为Symbol表示 对于一些较为简单的电子器件或自定义模块,可以通过绘图工具快速制作其外观形象,并将其保存为新的symbol文件供后续调用。这种方式特别适用于那些功能单一但外形独特的部件,在影响实际物理特性的前提下简化了开发流程。 ```plaintext // 绘制矩形框代表一个通用放大器 draw.rectangle(0, 0, width=50, height=30); add.text("AMP", position=(25, 15)); save.as_symbol("custom_amplifier"); ``` #### 3. 利用参数化建模技术实现动态调整 借助高级脚本支持的功能,可以编写程序来自动生成特定规格下的symbol实例。比如根据输入参数改变引脚数量、排列方式等属性,使得同一个基础模板能够适应多种同的应用场景需求而必每次都从头开始构建完整的schematic diagram。 ```matlab % 定义函数以生成可变长度的电阻阵列symbol function create_resistor_array(num_pins) % ...省略具体实现细节... end ``` 通过上述几种途径之一即可完成symbol的设计工作,即使没有事先准备好详尽精确的电气连接关系描述即所谓的“原理图”。这种方法仅提高了工作效率还增强了灵活性,允许工程师们更专注于核心逻辑而非繁琐的形式主义上。
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