深度學習 - 理解loss和val_loss變化情況
目錄 前言 一、理解train和test 二、理解loss和val_loss 一、理解train和test train（set）：訓練集是用來運行學習算法。 test（set）：測試集用來評估算法性能，但不會據此改變學習算法或參數。因此我們可以引入development（set ...
原文：TF模型訓練中注意Loss和F1的變化情況
之前訓練模型，認為網絡圖構建完成，Loss肯定是呈現下降的，就沒有太留心，知識關注F 的變化情況，找到最優的F 訓練就停止了，認為模型就ok。 但實際中發現，我們要時刻關注網絡的損失變化情況，batch size過小 , 都會導致模型不收斂，此時你就看不到損失的變化，只能根據F 優劣判斷模型。 那么，我們可以將batc size調的大一些 ，可以觀察到損失是平滑降低的，F 的性能也在慢慢變好。這 ...
2019-03-15 09:31 0 647 推薦指數：
相關推薦
【tf.keras】實現 F1 score、precision、recall 等 metric
tf.keras.metric 里面竟然沒有實現 F1 score、recall、precision 等指標，一開始覺得真不可思議。但這是有原因的，這些指標在 batch-wise 上計算都沒有意義，需要在整個驗證集上計算，而 tf.keras 在訓練過程（包括驗證集）中計算 acc、loss ...
keras訓練cnn模型時loss為nan
keras訓練cnn模型時loss為nan 1.首先記下來如何解決這個問題的：由於我代碼中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即損失函數 ...
將caffe訓練時loss的變化曲線用matlab繪制出來
1. 首先是提取 訓練日志文件; 2. 然后是matlab代碼： 3. 結果展示： ...
tensorflow模型訓練Tips:訓練測試loss對比和過擬合的關系
今天訓練keras時，發現在某些參數下，訓練過程中的loss和acc在開始就很差（loss很大，acc很小，大概0.1左右）然后就穩定不變了，經過思考發現可能是步長設置的太大了，於是改變步長，小於默認值0.001，定為0.0005。效果顯著提升。代碼： train ...
tensorflow 訓練網絡loss突然出現nan的情況
1、問題描述：開始訓練一切都是那么的平靜，很正常！ 突然loss變為nan，瞬間懵逼！ 2、在網上看了一些解答，可能是梯度爆炸，可能是有關於0的計算。然后我覺得可能是關於0的吧，然后進行了驗證。 3、驗證方法：因為我使用的是softmax loss， 我直接打印每一步的輸出向量中的最大值 ...
F1值
為了能夠評價不同算法的優劣，在Precision和Recall的基礎上提出了F1值的概念，來對Precision和Recall進行整體評價。F1的定義如下： F1值 = 正確率 * 召回率 * 2 / (正確率 + 召回率) 簡介 為了能夠評價不同算法的優劣，在Precision ...
學習率設置&&訓練模型之loss曲線滑動平均
tensorflow中學習率、過擬合、滑動平均的學習 tensorflow中常用學習率更新策略 TensorFlow學習－－學習率衰減/learning rate decay 分段常數衰減 分段常數衰減是在事先定義好的訓練次數區間上，設置不同的學習率常數。剛開始學習 ...