如题，用神经网络训练一组数据，大概3800多条数据，训练：验证是4：1，发现训练集和测试集的loss曲线上下对称，如图。
前期两者的loss曲线还算一致，然后开始过拟合，但是后面loss就开始对称了，过拟合就会有这种现象吗，还是有其他问题，有人遇到过这种loss对称的问题吗？
训练集和测试集的loss曲线上下对称是怎么回事
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- 2020-05-07 13:18回答 3 已采纳 验证的正确率刚开始就接近1？ 你用的是一个已经训练好的模型吗？
- 2023-03-22 23:19回答 2 已采纳 你这曲线一开始就不对劲了，为什么一开始val就比train的好？数据集比例失衡吗还是分布不一样？不然没道理说一开始val就比train好了几个点
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2023-01-19 23:39#苦行僧的博客 ML 训练与测试数据不满足同分布 - 如何检测？如何解决？
- 2021-02-25 00:59回答 4 已采纳 模型的泛化能力不行，即训练集数据覆盖范围小了，并没有覆盖到大部分情况。举个例子来说，你训练的数据都是圆形的，你用来测试矩形，那肯定不行啊。
- 2021-03-15 16:35回答 1 已采纳 梯度下降的过程中因为中间网络层是随机生成的初始权重，所以梯度下降的过程中可能陷入了局部最优，可以通过调试batchsize或者lr等超参数解决。
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2024-06-13 21:14花花 Show Python的博客 泰坦尼克号数据集是一个公开可获取的数据集，源自1912年沉没的RMS泰坦尼克号事件。...数据集分为两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），其中训练集包含了一些已知乘客的生存结果，用于模型训练；
- 2022-02-28 21:39回答 1 已采纳 轮数太少了，你设置轮数大一些，看一下曲线是不是还会上翘
- 2022-02-12 12:41回答 1 已采纳 这种情况排除代码问题的话一般还是过拟合了。图像类问题，建议采用CNN，FCN处理高维数据神经元太多，容易过拟合。如有帮助请采纳
- 2023-03-10 20:03回答 1 已采纳 调整模型这样的超参数，训练loss不动可能是你的模型不好。
- 十小大的博客 Plt：训练过程指标曲线可视化位置（Loss、PSNR、SSIM与Epoch关系曲线） weights：训练模型保存位置 dataset.py：封装数据集 draw_evaluation.py：绘制指标曲线 model.py：IRCNN模型实现 test.py：计算测试集指标；...
- 2022-02-25 12:13回答 1 已采纳 （1）你没有给出模型，数据情况，谁也分析不了（2）训练误差小，测试误差大，这是典型的过拟合（3）损失值降为 0，还是下降很快，接近于 0，这是完全不同的，从问题描述和图中看不出来
- 2020-06-12 11:40白水的博客 width_shift和height_shift是范围(占总宽度或高度的一小部分),用于纵向或横向随机转换图片。 shear_range用于随机剪切变换。 zoom_range用于随机放大图片内容。 horizontal_flip用于在没有水平不对称假设（例如真实...
- 2022-09-14 09:43我是一个对称矩阵的博客 在训练中遇到了下图验证集损失先降后升，这是典型的过拟合，但是此时验证集精度却仍然在上升（直觉认为Loss上升变差应当精度下降变差），这种反直觉的现象引发了思考。
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