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神经网络与深度学习---train_loss和val_loss(test_lost)分析

2022-03-24 2483
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简介： 神经网络与深度学习---train_loss和val_loss(test_lost)分析

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

文章标签：
机器学习/深度学习
关键词：
网络分析
深度学习神经网络
深度学习分析
神经网络深度学习
网络深度学习
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