目錄 訓練集loss不下降 驗證集loss不下降 測試集loss不下降 實踐總結 loss不下降，分多種情況：訓練集不下降，驗證集不下降，本文結合其它博客，做個小的總結： 首先看看不同情況：train loss與test loss結果分析 train loss 不斷下降 ...

深度學習訓練時網絡不收斂的原因分析總結 鏈接：https://blog.csdn.net/comway_li/article/details/81878400 深度學習網絡訓練不收斂問題 鏈接：https://blog.csdn.net/shinetzh/article/details ...

仿真不收斂，提示ERROR(ORPSIM-15138): Convergence problem in transient analysis at Time = 116.4E-21. Time step = 116.4E-21, minimum allowable step ...

原文：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 原文標題：My Neural Network isn't working! W ...

1. Learning rate不合適，如果太大，會造成不收斂，如果太小，會造成收斂速度非常慢； 2. Batch size太大，陷入到局部最優； 3. 網絡太簡單，一般情況下，網絡的層數和節點數量越大，擬合能力就越強，如果層數和節點不夠多，無法擬合復雜的數據，也會造成不收斂. ...

第一步保存日志文件，用重定向即可： 第二步直接繪制： 這個plot_training_log.py在這個目錄下caffe-fast-rcnn/tools/extra ...

我們在這里介紹幾個機器學習中經常可以聽到的幾個名詞，他們就是泛化能力，欠擬合，過擬合，不收斂和奧卡姆剃刀原則。泛化能力（generalization ability）是指一個機器學習算法對於沒有見過的樣本的識別能力。我們也叫做舉一反三的能力，或者叫做學以致用的能力。舉個例子，通過學習，小學生 ...

寫在前面：本博客為本人原創，嚴禁任何形式的轉載！本博客只允許放在博客園（.cnblogs.com），如果您在其他網站看到這篇博文，請通過下面這個唯一的合法鏈接轉到原文！ 本博客全網唯一合法URL： ...