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  • 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,...

    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。
     

    trian和val结果相差很大。

    我说的是如果你含有BN层的话,有些人选择把BN层去掉之后,发现trian和val相差不大了。

    存在的问题: 对训练集 accuracy可达0.99 loss=1e-2 -3,然而验证集 accuracy 0.5,loss 很高,试了多个初始学习率(0.1 — 0.0001)都不行

    解决上述问题: 采取warm up方法 ,对上述问题有点帮助,或者换成SN层,但是显存会增大很多。

    训练resnet,由于不finetune,很容易过拟合,paper《Deep Residual Learning for Image Recognition》中对cifar10的实验用了一个trick是 warm up(热身),就是先采用小的学习率(0.01)进行训练,训练了400iterations之后将学习率调整至0.1开始正式训练。

    一开始,分别用了四个初始学习率 lr=0.1; 0.01; 0.001; 0.0001; 然后每1000个iterations就降低一次lr。然而这四种初始学习率都试过之后,发现,验证集的accuracy怎么都上不去,都是0.5~0.6之间,而训练集的可以到0.99。而resnet采用了batch normalization,在caffe中,batch normalization 就有一个“坑”,就是use_global_stats 的设置问题。training时候是关闭,testing的时候是要打开,deploy也是要打开的。 

    对于训练集accuracy达0.99,验证集accuracy是0.5+的情况,以为是batch normalization出问题,最后试了一下warm up,网络在验证集的loss才有所下降。

    train loss下降, val loss上升:https://blog.csdn.net/tutuliangliang/article/details/103715976

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  • 1.train_loss 不断下降,val_loss(test_lost) 不断下降 说明网络训练正常,最好情况 2.train_loss 不断下降,val_loss(test_lost) 趋于不变 说明网络过拟合,可以添加dropout和最大池化max pooling 3.train_loss ...

    1.train_loss 不断下降,val_loss(test_lost) 不断下降

    说明网络训练正常,最好情况

    2.train_loss 不断下降,val_loss(test_lost) 趋于不变

    说明网络过拟合,可以添加dropout和最大池化max pooling

    3.train_loss 趋于不变,val_loss(test_lost) 不断下降

    说明数据集有问题,建议重新选择

    4.train_loss 趋于不变,val_loss(test_lost) 趋于不变

    说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量batch数目

    5.train_loss 不断上升,val_loss(test_lost) 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,最差情况

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  • train_loss和val_loss结果分析

    train_loss和val_loss结果分析

    在这里插入图片描述

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  • train loss 和 test loss的一些问题

    千次阅读 2021-11-21 09:01:28
    1、train loss 和 test loss 的关系** 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...

    1、train loss 和 test loss 的关系

    • 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 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。

    2、训练时损失出现nan的问题,可能导致梯度出现nan的三个原因:

    • 梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan. 通常可以调小学习率、加BN层或者做梯度裁剪来试试看有没有解决。
    • 损失函数或者网络设计。比方说,出现了除0,或者出现一些边界情况导致函数不可导,比方说log(0)、sqrt(0).
    • 脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan.
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  • 这几天关于accuracy和loss的计算有...给出实例def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch):train_loss = 0train_acc = 0num_correct= 0for step, (x,y) in enumerate(train_loader):# x: [b, 3, 224...
  • loss、acc ,val_loss、val_acc 分别表示训练集的准确度和损失值、以及验证集的准确度和损失值,注意是验证集的而不是测试集的。下面小小的总结一下具体的联系
  • 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,...
  • 训练的代码没有使用... g_loss = self.combined.train_on_batch([imgs_lr, imgs_hr], [valid, image_features]) hey.append(epoch) hello.append(g_loss[0]) x=hey y=hello plt.plot(x,y) plt.savefig(
  • 2. 提取 每行中的 loss、epoch 数据信息 3. 针对每个 epoch 的多个 batch 计算一个 mean_loss train_log 中的数据信息和格式: Python 代码 import re import matplotlib.pyplot as plt import os.path ...
  • 训练了一个模型,训练集loss0.05,测试集loss0.15,差了好远。。 仔细核对了一下,网络结构一样,载入参数一样,pipeline一样,数据一样,全是一样的,结果输出差了很多。调试一天后定位问题,出在BatchNorm上。 ...
  • loss 0.03217 wandb: train/obj_loss 0.01993 wandb: val/box_loss 0.01575 wandb: val/cls_loss 0.02608 wandb: val/obj_loss 0.01206 wandb: x/lr0 0.00104 wandb: x/lr1 0.00104 wandb: x/lr2 0.00104 wandb: w...
  • w1', 'placeholder' ] valid_stride = 1 start = 0 train_mode = 1 valid_mode = 2 train_mse_ylim = [0, 0] valid_mse_ylim = [0, 0] path = path[:-1] split_sign=True f_train = ['loss.txt'] * len(path) f_...
  • 绘制loss曲线

    2021-02-04 06:59:43
    第一步保存日志文件,用重定向即可:$TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2>&1 |tee out.log第二步直接绘制:python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log2是选择画哪种类型的图片,具体数字是...
  • 1 深度学习训练过程中实时动态显示loss和acc曲线 可参考代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- ... train_loss = 5 val_loss = 5 train_acc = 0.0 val_acc = 0.0 x = [] train_loss_list = [] val_loss_list = []
  • 深度学习基础loss和目标检测loss总结

    千次阅读 2021-01-18 17:10:35
    深度学习Loss总结–目标检测: 1-5为基础的loss总结 6-:都是目标检测中,比较实用,比较新的loss 1. nn.L1Loss loss_fn = torch.nn.L1Loss(reduce=False, size_average=False) 1 文章的最下方会解释什么是...
  • CTPN_TRAIN_LOSS_LOG

    2021-01-04 11:30:15
    I0101 22:15:14.068089 25819 solver.cpp:244] Train net output #1: rpn_loss_bbox = 0.00301973 (* 1 = 0.00301973 loss) I0101 22:15:14.068097 25819 sgd_solver.cpp:106] Iteration 65020, lr = 1e-06 I0101 22...
  • (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) 谈不上原创,转载了很多,不知道贴谁的,就放原创了,多多担待。 ...
  • best_dice = 0 for epoch in range(1, EPOCHES+1): start_time = time.time() ... train_loss = train(model, train_loader, loss_fn, optimizer) val_dice = validation(model, val_loader, loss_fn,0.5) l...
  • history = defaultdict(list) # 构建一个默认value为list的字典 训练函数中保存train_loss,train_acc,test_loss,test_acc结果 history['train_acc'].append(train_accuracy) history['train_loss'].append(train_...
  • grad() output=model(data) # pred=output.argmax(dim=1)#找到每行中数值最大的索引 # #[0,0.1,0.2,0.3,0.4]返回为5表示数字5 loss = F.nll_loss(output, target) # train_loss=train_loss.append(loss.item())#注意...
  • PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线原文链接:...
  • 解决办法: 数据是否归一化或者标准化处理过 学习率是否比较大,一般归一化后0.001都算大了。
  • 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%...
  • 其他情况我不清楚,我这里查了半天,发现是csv数据集中有空值,也就是pandas里所说的null值。使用pandas函数dropna()去掉就好了。
  • 这训练过程loss震荡原因与解决办法1、训练的batch_size太小2、数据输入不对3、loss震荡分析 1、训练的batch_size太小 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致...
  • 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...
  • keras在compile完模型后需要训练,除了常用的model.fit()与model.fit_generator外还有model....1、更精细自定义训练过程,更精准的收集 loss 和 metrics 2、分步训练模型-GAN的实现 3、多GPU训练保存模型更加方便 ...
  • Python练习绘制损失曲线,Pytorch,Loss

    千次阅读 2021-01-12 07:47:09
    绘制Loss曲线import绘制曲线的库和numpy库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 画图库设置数据x_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]定义模型def forward(x):return x * w定义Loss函数...

空空如也

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