keras中loss與val_loss的關系
loss是訓練集的損失值，val_loss是測試集的損失值 以下是loss與val_loss的變化反映出訓練走向的規律總結： train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;（最好的） train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合 ...
原文：深度學習 - 理解loss和val_loss變化情況
目錄 前言 一 理解train和test 二 理解loss和val loss 一 理解train和test train set ：訓練集是用來運行學習算法。 test set ：測試集用來評估算法性能，但不會據此改變學習算法或參數。因此我們可以引入development set ，也叫validation set ，來調整參數，選擇特征，以及對學習算法作出其他決定。本文先忽略驗證集講解。 常規的訓 ...
2022-03-08 19:39 0 3536 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow中loss與val_loss、accuracy和val_accuracy分別是什么含義
loss：訓練集損失值 accuracy:訓練集准確率 val_loss:測試集損失值 val_accruacy:測試集准確率 以下5種情況可供參考： train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;（最好的） train loss 不斷 ...
從極大似然估計的角度理解深度學習中loss函數
從極大似然估計的角度理解深度學習中loss函數 為了理解這一概念,首先回顧下最大似然估計的概念: 最大似然估計常用於利用已知的樣本結果,反推最有可能導致這一結果產生的參數值,往往模型結果已經確定,用於反推模型中的參數.即在參數空間中選擇最有可能導致樣本結果發生的參數.因為結果已知,則某一參數 ...
深度學習筆記（八）Focal Loss
論文：Focal Loss for Dense Object Detection 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 一. 提出背景 object detection的算法主要可以分為兩大類：two-stage detector和one-stage ...
TF模型訓練中注意Loss和F1的變化情況
之前訓練模型，認為網絡圖構建完成，Loss肯定是呈現下降的，就沒有太留心，知識關注F1的變化情況，找到最優的F1訓練就停止了，認為模型就ok。 但實際中發現，我們要時刻關注網絡的損失變化情況，batch size過小（6,8）都會導致模型不收斂，此時你就看不到損失的變化，只能根據F1優劣 ...
CTC loss 理解
參考文獻 CTC學習筆記（一） 簡介：https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51763868 CTC學習筆記（二） 訓練和公式推導 很詳細的公示推導 前向后向算法計算序列概率，並最大化 使用 ...
Focal Loss 理解
本質上講，Focal Loss 就是一個解決分類問題中類別不平衡、分類難度差異的一個 loss，總之這個工作一片好評就是了。 看到這個 loss，開始感覺很神奇，感覺大有用途。因為在 NLP 中，也存在大量的類別不平衡的任務。最經典的就是序列標注任務中類別是嚴重不平衡的，比如在命名實體識別中 ...
Focal Loss理解
1. 總述 Focal loss主要是為了解決one-stage目標檢測中正負樣本比例嚴重失衡的問題。該損失函數降低了大量簡單負樣本在訓練中所占的權重，也可理解為一種困難樣本挖掘。 2. 損失函數形式 Focal loss是在交叉熵損失函數基礎上進行的修改，首先回顧二分類交叉上損失 ...