一般训练集不大时，最终训练的网络及容易过拟合，也就是说train-loss一定会收敛，但是test-loss不会收敛； 训练时的loss会低于test的loss大概1~2个数量级，通常是10倍左右。

loss：训练集的损失值；val_loss：测试集的损失值。 一般训练规律： loss下降，val_loss下降：训练网络正常，最理想情况情况。 loss下降，val_loss稳定：网络过拟合。

2024年4月25日 · train_loss 不断下降， test_loss 不断上升，和第2种情况类似说明网络过拟合了。 应对神经网络过拟合的方法包括： 简化模型。

loss值没有说到多少了就收敛，这是要根据自身设置的 loss函数 而定。例如有的loss前面有设置权重，假设是1000，则loss会变得非常大。

在最基本的层次上， loss函数 可量化给定预测变量对数据集中输入数据点进行分类的“好”或“坏”程度。 loss越小，分类器在建模输入数据和输出目标之间的关系方面的工作就越好。 就是说，在某种程度上我们可以过度拟合我们的模型-通过过于紧密地建模训练数据（modeling the training data too closely），我们的模型将失去泛化的能力。 因此，我们寻求： 尽可能降低loss，从而提高模型精度。 尽可能快地这样子做，并减少超参数的更新/实验次数。 所有这些都 没有过度拟合 我 …

2020年2月14日 · 神经模糊网络的loss曲线可以通过以下步骤来画： 1. 训练网络并记录每个epoch的loss值。 2. 将loss值绘制成一条曲线，其中横轴epoch数，纵轴表示loss值。 3. 可以使用Python中的matplotlib库来绘制loss曲线。

2024年1月20日 · 一般训练集不大时，最终训练的网络及容易过拟合，也就是说train-loss一定会收敛，但是test-loss不会收敛； 训练时的loss会低于test的loss大概1~2个数量级，通常是10倍左右。

在机器学习和深度学习中，训练集（training set）和测试集（test set）的损失（loss）通常用来评估模型的性能。 理想情况下，模型在训练集上的表现应该优于测试集，因为模型是通过训练集学习到数据的模式的。

2024年9月18日 · Validation loss is the error on unseen data, used to evaluate the model’s performance outside the training dataset. Both losses help determine how well the model learns and generalizes. This article dives into the concepts of training and validation loss, their importance, and how they impact model performance. What is Training Loss?

2018年11月20日 · 本文遇到的情况采用降低学习率的方法，learning rate设置为0.01或者原来loss的或者。 采用VGG-16在做一个二分类问题,所以计算loss时等价与下面的公式： 当p=0.5时，loss正好为0.693147，也就是训练过程中，无论如何调节网络都不收敛。 最初的网络配置文件卷积层的参数如下所示： 从VGG-16训练好的模型进行fine-tuning也不发生改变，当在网络中加入初始化参数和 decay_mult 以后再次训练网络开始收敛。 但是具体是什么原因造成的，暂时还没 …

2025年1月1日 · 现象：模型无法捕捉训练数据的特征，导致低准确率。 模型结构过于简单，参数不足。 缺乏足够的非线性层或隐藏单元，无法学习复杂特征。 增加模型的深度或宽度（例如，增加更多层或神经元）。 引入更复杂的架构（如使用卷积网络、注意力机制等）。 2. 输入特征问题. 现象：模型学习不到有效信息。 输入数据未进行适当的标准化或归一化。 输入数据中包含噪声或无关信息。 对输入数据进行预处理（标准化、归一化、降噪）。 检查特征选择是否合理，去 …

2020年5月12日 · 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。 版权声明：本文为CSDN博主「ShellCollector」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 时间会记录下一切。

2022年3月8日 · 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。 ———————————————— 版权声明：本文为博主「ShellCollector」的原创 文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议， 转载 请附上 原文 出处链接及本声明。 时间会记录下一切。

训练集loss 趋于不变，验证集loss趋于不变，学习过程中遇到瓶颈，可以减小学习率或批量数目和更换梯度优化算法，也有可能网络设计问题。 训练集loss 不断上升，验证集loss不断上升，可能网络结构有问题，超参数设置不正确。

2025年1月13日 · 这个函数可以划分为四个部分（先暂时把 和 当作一个常数，后面会这个两个变量的意义） 1.对预测框的中心做损失. 其中 的定义为： 表示遍历所有的网格，在论文中，每张图片是划分成7*7的网格，所以这里的。 表示遍历一个网格的所有bounding box，在论文中，一个网格会预测两个bounding box，所以这里. 为预测值， 为真实值. 2.对预测边界框的宽高做损失. 这部分和上一部分基本一样，除了多了个平方根。 那为什么要加个平方根呢？ 原文是这样解释的. 翻译 …

2019年7月22日 · 答：使用一个额外的测试集对代码进行测试，如果使用测试集运行后的结果的结果是loss低，趋于正常。 那么说明是模型本身拟合不足的问题，如果使用测试集运行后的结果的结果是loss仍然很高，我们继续更换测试集，如果结果仍然很高，那我们可以断定是代码存在某种错误. 本教程将详细介绍如何使用Python中的绘图库matplotlib来绘制 训练集 （train）和 测试集 （test）的准确率与 损失函数 曲线。 首先，导入必要的库。 `matplotlib`是Python中最常用的 …

2025年3月4日 · 1.1 This is a fire-test-response standard. This test method covers a small-scale laboratory screening procedure for comparing relative extent and time of burning and loss of mass of rigid thermoset cellular plastics. This test method is to be used solely to establish relative burning characteristics.

2022年3月8日 · loss：训练集的损失值；val_loss：测试集的损失值。 一般训练规律： loss 下降，val_loss 下降：训练网络正常，最理想情况情况。 loss 下降，val_loss 稳定：网络过拟合。 解决办法：①数据集没问题：可以向网络“中间深度”的位置添加Dropout层；或者逐渐减少网络的深度（靠经验删除一部分模块）。 ②数据集有问题：可将所有数据集混洗重新分配，通常开源数据集不容易出现这种情况。 loss 稳定，val_loss 下降：数据集有严重问题，建议重新选择。 一般不 …

4 天之前 · Five years after COVID-19 disruptions, math scores have shown modest recovery, but reading scores continue to decline, with full recovery in math projected to take over seven years.

2024年9月18日 · 性能度量（performance measure）是衡量模型泛化能力的评价标准，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。 在回归任务即预测连续值的问题，最常用的性能度量是“均方误差”MSE（mean squared error）。 在分类任务即预测离散值的问题，最常用的是错误率和精度，错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例，易知：错误率+精度=1。