【調參之損失函式】train loss 和 test loss 一直不下降
正常情況：
train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習;
異常情況：
train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合;
train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100%有問題;
train loss 趨於不變，test loss趨於不變，說明學習遇到瓶頸，需要減小學習率或批量數目;
train loss 不斷上升，test loss不斷上升，說明網路結構設計不當，訓練超引數設定不當，資料集經過清洗等問題。
轉載自here
相關推薦
【調參之損失函式】train loss 和 test loss 一直不下降
正常情況： train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習; 異常情況： train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合; train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100%有問題; train los
CAFFE之將圖片轉化為lmdb格式指令碼【直接執行版】（內含生成train.txt和test.txt)
標籤： caffe 深度學習 作者：賈金讓 一.指令碼實現的功能 1.將訓練資料集轉化為lmdb格式； 2.將測試資料集轉化為lmdb格式； 3.生成mean.binaryproto檔案。 二.原理簡述 對於使用caffe的人來說，預處
【hdu 5728 PowMod】【數論】【尤拉函式】【尤拉降冪遞迴取模】【尤拉積性函式】
【連結】 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5728 【題意】 n是無平方因子的數 定義k=∑mi=1φ(i∗n) mod 1000000007，求K^k^k^k......%p 【思路】 先尤拉性質求出k
【python3 自動化之mysql操作】python3下的mysql入門基礎
1、所需資源：pycharm，python3.6，module：pymysql 2、pycharm配置mysql： 新新增一個mysql資料庫 ip:192.168.112.54 埠：3306 賬號：root &nb
學習筆記（七）模型的調參之網格搜尋和交叉驗證的簡單應用
學習筆記（七）模型的調參之網格搜尋和交叉驗證的簡單應用 資料概述 交叉驗證 1. Cross——Validation 交叉驗證 2. k折交叉驗證（kfold） 3.留一法Leave-one-out Cross-validation
【Java學習之路---1】List的ArrayList和LinkedList的KTV點歌系統修改
本程式碼是參考書籍敲出 ，加入了部分自己的東西讓程式完善一些，謝謝！！！ KTVArrayList程式碼： 1 import java.util.Scanner; 2 import java.util.ArrayList; 3 4 public class KTVByArrayList {
tensorflow之損失函式:sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 與 softmax_cross_entropy_with_logits的區別
原函式： tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logit
【Linux之旅-7】Linux使用者和組的配置檔案
一、使用者（user）的配置檔案 1.1配置檔案位置 /etc/passwd 1.2作用 記錄使用者的各種資訊。 1.3檔案每行的含義 使用者名稱：口令：使用者標識號：組標識號：註釋性描述：
【hdu 5728 PowMod】【數論】【尤拉函式】【尤拉降冪遞迴取模】【尤拉積性函式】
【連結】 【題意】 n是無平方因子的數 定義k=∑mi=1φ(i∗n) mod 1000000007，求K^k^k^k......%p 【思路】 先尤拉性質求出k,再用尤拉降冪，A^B=A^B%phi(C)+phi(C) (mod C)求出答案 ∑(i=1~
【asp.net之Web Form】編寫抽象工廠資料庫操作類
理解抽象工廠 在ADO.NET對SqlServer，Mysql等的操作步驟類似，不同的是: SqlServer的操作使用的是SqlConnection、SqlCommand，SqlDataAdapter； MySql使用的是MySqlConnection、
【面試題之演算法部分】二叉樹的遍歷
本篇文章主要目的是詳細討論二叉樹的前序、中序和後序遍歷演算法，包括遞迴版和迭代版。首先給出遞迴版的一般思想： 前序遍歷：先訪問根節點，前序遍歷左子樹，前序遍歷右子樹。 中序遍歷：中序遍歷左子樹，訪問根節點，中序遍歷右子樹。 後序遍歷：後序遍歷左子樹，後序遍歷
HDU 6053 TrickGCD 【容斥定理】【莫比烏斯函式】
Problem Description You are given an array A , and Zhu wants to know there are how many different array B satisfy the following co
【opencv學習之十四】Opencv灰度直方圖和均值化直方圖
什麼是直方圖，以下摘自opencv國內論壇： 什麼是直方圖? 直方圖是對資料的集合 統計 ，並將統計結果分佈於一系列預定義的 bins 中。 這裡的 資料 不僅僅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的)， 統計資料可能是任何能有效描述影象的特徵。 先看一個例子吧。 假設有一個矩
【IOS學習之常見問題】 Program License Agreement updated
遇到問題： 因為要上架一款新的app，就需要在蘋果開發者中心(https://developer.apple.com/account/ios/certificate/)去申請釋出證書，於是登陸進去，就提示Program License Agreement up
當代前端應該怎麼寫這個hello world？ 從DOM操作看Vue&React的前端元件化，順帶補齊React的demo 【前端優化之拆分CSS】前端三劍客的分分合合
前言 大概16年的時候我們隊react進行了簡單的學習：從DOM操作看Vue&React的前端元件化，順帶補齊React的demo，當時我們只是站在框架角度在學習，隨著近幾年前端的變化，想寫個hello world似乎變得複雜起來，我們今天便一起來看看現代化的前端，應該如何做一個頁面，今天我們學習r
機器學習之損失函式與風險函式
1.損失函式與風險函式 監督學習的任務就是學習一個模型作為決策函式，對於給定的輸入X，給出相應的輸出f(X)，這個輸出的預測值f(X)與真實值Y可能一致也可能不一致，用一個損失函式(lo
【opencv學習之四十三】K均值聚類演算法
K均值聚類演算法，在opencv中通過kmeans()函式實現；k均值通俗講：就是從一堆樣本中，隨便挑出幾個，比如3個吧，然後用樣本中的和這挑出來的比較，比較後排序，誰和挑出的那個接近就把他劃到那個類裡，比如樣A和挑1、挑2、挑3中，挑2最接近，則把樣A劃到挑2裡，當然還沒完
深度學習之損失函式
1.Softmax + Cross Entropy Loss（交叉熵）（加入交叉熵的原因是考慮到數值的穩定性） 損失函式： 適應場景：單標籤分類問題 該損失函式各個標籤之間不獨立 2.Sigmoid Cross Entropy Loss 損失函式： L維多標籤場景的損失
bzoj 2440 完全平方數 【莫比烏斯函式】
題目 題意：第Ki 個不是完全平方數的正整數倍的數。 對於一個數t，t以內的數裡的非完全平方數倍數的個數：num=1的倍數的數量−一個質數平方數(9,25,49...)的倍數的數量+兩個質數的積平方數(36,100,225...)的數量−三個質數balabala…… 所
【百度之星資格賽】F:百科蝌蚪團
時間限制: 1000ms 記憶體限制: 65536kB 描述 百度百科有一支神奇的隊伍，他們叫自己“百科蝌蚪團”。為了更好的讓蝌蚪團的成員們安排工作，百度百科的運營團隊定出了一個24小時制的時間表。例如： 1. 每個蝌蚪團成員工作時長相同； 2. 必須安排蝌蚪團成員在