loss是训练集的损失值，val_loss是测试集的损失值 以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结： 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 ...

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 ...

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑，原来是自己还没有弄清楚。 给出实例 首先这样一次训练称为一个epoch，样本总数/batchsize是走完一个epoch所需的“步数”，相对应的，len(train_loader.dataset)也就是样本总数，len ...

import re import pylab as pl import numpy as np if __name__=="__main__": accuracys=[] loss ...

以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, ...

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 　　《Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线》：可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单，而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线，无法将两种曲线绘制在一张图上 ...

plot accuracy + loss 详情可见：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线： 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe，caffe中其实已经自带 ...

目录 背景 定义 关系 背景 在进行一项分类任务训练时，观察到验证集上的accuracy增加的同时，loss也在增加，因此产生了一些疑惑，对accuracy和loss之间的关系进行探索。 定义 在理解他们的关系之前，先来回顾一下什么是交叉熵损失 ...