原文：訓練集、測試集loss容易出現的問題總結
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 有問題 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 或者是數據集有問題 數據集標注錯誤數據比較多 train l ...
2019-05-14 14:51 1 5418 推薦指數：
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引言 對於模型的評估與選擇，我們可以通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估並對模型進行選擇，因此我們需要一個測試集來測試學習器對沒有見過的新樣本的判別能力，並且用學習器在該測試集上的測試誤差作為泛化誤差的近似。 測試集應該盡可能與訓練集互斥，也就是說測試集中的樣本盡量不在訓練集中出現，也就 ...
首先需要說明的是：訓練集（training set）、驗證集（validation set）和測試集（test set）本質上並無區別，都是把一個數據集分成三個部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是訓練集與驗證集，更無本質區別。測試集可能會有一些區別，比如在一些權威計算機視覺 ...
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當數據量比較小時，可以使用 7 ：3 訓練數據和測試數據，或者 6：2 : 2 訓練數據，驗證數據和測試數據。 (西瓜書中描述常見的做法是將大約 2/3 ~ 4/5 的樣本數據用於訓練，剩余樣本用於測試） 當數據量非常大時，可以使用 98 : 1 : 1 訓練數據，驗證數據和測試 ...
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