train loss和test loss

本文探讨了训练损失(trainloss)与测试损失(testloss)的变化趋势及其含义:两者同时下降表明网络正在学习;trainloss下降而testloss稳定可能意味着过拟合;若testloss单独下降,则需检查数据集;两者停滞可能需要调整学习率;两者同时上升提示网络设计或数据存在问题。

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train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)
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;(检查dataset)
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;(减少学习率)
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。(最不好的情况)
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作者:余辉亮的学习笔记
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/u012986684/article/details/79179640
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