Ref: https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ ...
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,test loss不断下降,说明网络仍在学习 train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合 tra ...
2020-12-04 21:27 0 1565 推荐指数:
Ref: https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ ...
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 ...
https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ 1.模型结构和特征工程存在问题 2.权重初始化方案有问题 3.正则化过度 4.选择合适的激活函数、损失函数 ...
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. ...
train loss与test loss结果分析train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;train ...
本文摘自:学习率和batchsize如何影响模型的性能? 初始的学习率一般有一个最优值,过大则导致模型不收敛,过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习,下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性,图来自于cs231n。 ...