神經網絡訓練loss值不下降原因集合
train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合;train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明數據集100 ...
原文：【網絡訓練】網絡訓練時loss不下降的原因
. 網絡訓練時train loss與test loss的結果分析: . 出現loss不下降的問題時檢查: 數據 數據本身以及label是否有異常 數據是否過於臟亂，沒有經過清洗 數據輸入是否有問題，比如圖片與label是否一致 數據經過預處理后，是否丟失特征或者因預處理而出現別的問題 數據量是否過少，網絡出現過擬合的現象 超參數的設置 學習率的設置是否有問題： 學習率過小可能會導致loss下降緩 ...
2019-04-03 17:06 0 4562 推薦指數：
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神經網絡訓練中的train loss, test loss問題
1.train loss 不斷下降，dev（或test） loss不斷下降：說明網絡仍在學習。 2.train loss 不斷下降，dev（或test） loss趨於不變：說明網絡過擬合。 3.train loss 趨於不變，dev（或test） loss不斷下降：說明數據集100%有問題 ...
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