训练集、测试集loss容易出现的问题总结
train loss 不断下降,test loss不断下降:说明网络仍在学习;
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100%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;或者是数据集有问题(数据集标注错误数据比较多)
train loss 不断上升,test loss不断上升:说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。
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