train loss和test loss

最新推荐文章于 2024-01-07 15:42:24 发布

weixin_30929011

最新推荐文章于 2024-01-07 15:42:24 发布

阅读量522

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/11270389.html

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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）
---------------------
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
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

转载于:https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/11270389.html