目录 训练集loss不下降 验证集loss不下降 测试集loss不下降 实践总结 loss不下降，分多种情况：训练集不下降，验证集不下降，本文结合其它博客，做个小的总结： 首先看看不同情况：train loss与test loss结果分析 train loss 不断下降 ...

深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结 链接：https://blog.csdn.net/comway_li/article/details/81878400 深度学习网络训练不收敛问题 链接：https://blog.csdn.net/shinetzh/article/details ...

仿真不收敛，提示ERROR(ORPSIM-15138): Convergence problem in transient analysis at Time = 116.4E-21. Time step = 116.4E-21, minimum allowable step ...

原文：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 原文标题：My Neural Network isn't working! W ...

1. Learning rate不合适，如果太大，会造成不收敛，如果太小，会造成收敛速度非常慢； 2. Batch size太大，陷入到局部最优； 3. 网络太简单，一般情况下，网络的层数和节点数量越大，拟合能力就越强，如果层数和节点不够多，无法拟合复杂的数据，也会造成不收敛. ...

第一步保存日志文件，用重定向即可： 第二步直接绘制： 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/extra ...

我们在这里介绍几个机器学习中经常可以听到的几个名词，他们就是泛化能力，欠拟合，过拟合，不收敛和奥卡姆剃刀原则。泛化能力（generalization ability）是指一个机器学习算法对于没有见过的样本的识别能力。我们也叫做举一反三的能力，或者叫做学以致用的能力。举个例子，通过学习，小学生 ...

写在前面：本博客为本人原创，严禁任何形式的转载！本博客只允许放在博客园（.cnblogs.com），如果您在其他网站看到这篇博文，请通过下面这个唯一的合法链接转到原文！ 本博客全网唯一合法URL： ...