在ENet-SAD训练时, train_loss下降并趋于不变 val_loss上升

Pluto_cc 2020-12-05 10:41:54
试了各种方法了 包括调小学习率、增加车道线的权重等
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TensorFlow中loss与val_loss、accuracy和val_accuracy含义
loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） train loss 趋于不变.
目标检测问题中的-loss,val_loss
概念 最近在用研究keras-yolov3，遇到了loss,val_loss这两个基本的概念，在这捋一捋这两位的到底有啥作用。 loss：训练集上loss，就是总的loss； val_loss:测试集中的loss； 过拟合 （1）loss一直下降，收敛，而val_loss却上升，不收敛，说明过拟合了。loss下降、收敛，说明模型在训练集上，表现良好，但是却在验证集、测试集上没有良好的表现...
loss、val_loss、accuracy、val_accuracy
loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） train loss ...
GPU深度学习训练时出现train_loss一直不变且val_loss不变的问题
清除pycharm缓存 pycharm缓存位置：C:\Users\A\.PyCharm2018.3\system\caches
对keras训练过程中loss，val_loss，以及accuracy，val_accuracy的可视化
hist = model.fit_generator(generator=data_generator_reg(X=x_train, Y=[y_train_a,y_train_g], batch_size=batch_size), steps_per_epoch=train_num // batch_size, ...
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