TensorFlow中loss与val_loss、accuracy和val_accuracy含义
loss:訓(xùn)練集損失值
accuracy:訓(xùn)練集準(zhǔn)確率
val_loss:測(cè)試集損失值
val_accruacy:測(cè)試集準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)仍在學(xué)習(xí);(最好的)
train loss 不斷下降,test loss趨于不變,說明網(wǎng)絡(luò)過擬合;(max pool或者正則化)
train loss 趨于不變,test loss不斷下降,說明數(shù)據(jù)集100%有問題;(檢查dataset)
train loss 趨于不變,test loss趨于不變,說明學(xué)習(xí)遇到瓶頸,需要減小學(xué)習(xí)率或批量數(shù)目;(減少學(xué)習(xí)率)
train loss 不斷上升,test loss不斷上升,說明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不當(dāng),訓(xùn)練超參數(shù)設(shè)置不當(dāng),數(shù)據(jù)集經(jīng)過清洗等問題。(最不好的情況)
這種情況,loss在下降,val_loss趨于不變,說明網(wǎng)絡(luò)過擬合狀態(tài)
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow中loss与val_loss、accuracy和val_accuracy含义的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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