TensorFlow中loss與val_loss、accuracy和val_accuracy分別是什么含義


 

loss:訓練集損失值

accuracy:訓練集准確率

val_loss:測試集損失值

val_accruacy:測試集准確率

 

以下5種情況可供參考:

train loss 不斷下降,test loss不斷下降,說明網絡仍在學習;(最好的)

train loss 不斷下降,test loss趨於不變,說明網絡過擬合;(max pool或者正則化)

train loss 趨於不變,test loss不斷下降,說明數據集100%有問題;(檢查dataset)

train loss 趨於不變,test loss趨於不變,說明學習遇到瓶頸,需要減小學習率或批量數目;(減少學習率)

train loss 不斷上升,test loss不斷上升,說明網絡結構設計不當,訓練超參數設置不當,數據集經過清洗等問題。(最不好的情況)


免責聲明!

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用,本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益,請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。



 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM