深度学习 - 理解loss和val_loss变化情况
目录 前言 一、理解train和test 二、理解loss和val_loss 一、理解train和test train（set）：训练集是用来运行学习算法。 test（set）：测试集用来评估算法性能，但不会据此改变学习算法或参数。因此我们可以引入development（set ...
原文：TF模型训练中注意Loss和F1的变化情况
之前训练模型，认为网络图构建完成，Loss肯定是呈现下降的，就没有太留心，知识关注F 的变化情况，找到最优的F 训练就停止了，认为模型就ok。 但实际中发现，我们要时刻关注网络的损失变化情况，batch size过小 , 都会导致模型不收敛，此时你就看不到损失的变化，只能根据F 优劣判断模型。 那么，我们可以将batc size调的大一些 ，可以观察到损失是平滑降低的，F 的性能也在慢慢变好。这 ...
2019-03-15 09:31 0 647 推荐指数：
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keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的：由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数 ...
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tensorflow中学习率、过拟合、滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上，设置不同的学习率常数。刚开始学习 ...