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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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在ENet-SAD训练时, train_loss下降并趋于不变 val_loss上升
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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train
_
loss
和
val
_
loss
结果分析
train
_
loss
和
val
_
loss
结果分析
TensorFlow中
loss
与
val
_
loss
、accuracy和
val
_accuracy分别是什么含义
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
，test
loss
趋
keras中
loss
与
val
_
loss
的关系
loss
是
训练
集的损失值，
val
_
loss
是测试集的损失值 以下是
loss
与
val
_
loss
的变化反映出
训练
走向的规律总结：
train
loss
不断
下降
，test
loss
不断
下降
，说明...
train
loss
趋于
不变
，test
loss
不断
下降
，说明数据集100...
train
loss
和
val
loss
结果分析（详解）
train
loss
不断
下降
，test
loss
趋于
不变
，说明网络过拟合;
train
loss
趋于
不变
，test
loss
不断
下降
，说明数据集有问题;
train
loss
趋于
不变
，test
loss
趋于
不变
，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目; ...
运行代码
时
train
_acc和
val
_acc均为0
部分代码如下： ... % (epoch + 1,
train
_
loss
/ 2000 ,
train
_acc/2000,
val
_
loss
/800,
val
_acc/800, end_time-start_time)) 解决方法：设定
train
_acc和
val
_acc数据类型为double即可正常显示。 print('epoch
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