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：訓練loss不下降原因集合
原文：https: blog.csdn.net jacke article details 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 ...
2019-05-19 10:54 0 4383 推薦指數：
相關推薦
【網絡訓練】網絡訓練時loss不下降的原因
1. 網絡訓練時train loss與test loss的結果分析: 2. 出現loss不下降的問題時檢查: （1）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 ...
使用caffe訓練時Loss變為nan的原因總結
梯度爆炸 原因：梯度變得非常大，使得學習過程難以繼續 現象：觀察log，注意每一輪迭代后的loss。loss隨着每輪迭代越來越大，最終超過了浮點型表示的范圍，就變成了NaN。 措施： 1. 減小solver.prototxt中的base_lr，至少減小一個數量級。如果有多個loss ...
train loss與test loss結果分析/loss不下降
train loss與test loss結果分析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%有問題;train ...
學習率和loss下降的關系
本文摘自：學習率和batchsize如何影響模型的性能？ 初始的學習率一般有一個最優值，過大則導致模型不收斂，過小則導致模型收斂特別慢或者無法學習，下圖展示了不同大小的學習率下模型收斂情況的可能性， ...
訓練優化：降低loss
概念： 通常機器學習每一個算法中都會有一個目標函數，算法的求解過程是通過對這個目標函數優化的過程。在分類或者回歸問題中，通常使用損失函數（代價函數）作為其目標函數。損失函數用來評價模型的預測值 ...
tensorflow 訓練的時候loss=nan
出現loss為nan 可能是使用了relu激活函數,導致的.因為在負半軸上輸出都是0 ...