訓練集、測試集loss容易出現的問題總結
1、 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 loss 趨於不變 ...
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深度學習相關問題的記錄：驗證集loss上升，准確率卻上升
驗證集loss上升，准確率卻上升 驗證集loss上升，acc也上升這種現象很常見，原因是過擬合或者訓練驗證數據分布不一致導致，即在訓練后期，預測的結果趨向於極端，使少數預測錯的樣本主導了loss，但同時少數樣本不影響整體的驗證acc情況。ICML2020發表了一篇文章：《 Do ...
關於訓練集,驗證集,測試集的划分
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 ...
驗證集，測試集，訓練集
這三個名詞在機器學習領域的文章中極其常見，但很多人對他們的概念並不是特別清楚，尤其是后兩個經常被人混用。 Ripley, B.D（1996）在他的經典專著P ...
訓練集，驗證集，測試集比例
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，驗證數據和測試數據 ...
訓練集、驗證集和測試集區別
我們在進行模型評估和選擇的時候，先將數據集隨機分為訓練集、驗證集和測試集，然后用訓練集訓練模型，用驗證集驗證模型，根據情況不斷調整模型，選擇其中最好的模型，再用訓練集和測試集訓練模型得到一個最好的模型，最后用測試集評估最終的模型。 訓練集 訓練集是用於模型擬合數據樣本。 驗證 ...
制作訓練集和驗證集、測試集
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關於訓練集,驗證集,測試集的划分
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 ...