我在跑语义分割模型，数据集是从网上找的，结果刚训练就马上过拟合，请问这是什么原因？(数据集数量180，有数据增强
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模型刚开始训练就过拟合
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对象被抛出 2022-04-26 22:01关注- 数据集太小, 增强效果不好
- 试试小样本学习
- dropout, 调小lr, 增大batchsize, 适当加一点BatchNorm
- 减少网络层数
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- 2020-09-15 10:21回答 1 已采纳 没办法，你的训练样本太少。增加训练样本是唯一的办法。 好比吃不饱饭怎么办，不增加饭，采用稀饭掺水，少餐多顿这些办法都治标不治本。 所以你看即便it大厂，也在拼命积攒数据以及人工标注数据，花费大
- 2023-01-10 11:15回答 2 已采纳 你说的方式都可以缓解过拟合问题。 使用 L1 正则化项来解决过拟合问题(使用 statsmodels.formula.logit 函数中的 L1_wt 参数来设置 L1 正则化项，或者使用 L2_w
- 2019-04-25 14:10回答 1 已采纳 解决过拟合的几个办法，一个是提前结束训练，一个是正则化，一个是神经元增加dropout，当然治本的方法是增加训练数据 过拟合的模型如果不是很长时间训练出来的，直接丢弃也没什么。如果好不容易训练的，可
- 2024-04-30 11:25_Johngo学长的博客 在机器学习中，过拟合（overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上却表现较差的现象。PyTorch是一种流行的深度学习框架，然而当使用PyTorch进行训练时，也容易出现过拟合的问题。本文将...
- 2022-10-18 16:20回答 2 已采纳 1.7%也不算多啊，数据集小一些或者数据集分布偏差点就这样了是否还是得看loss曲线或acc曲线来判断。比如训练集loss不断下降，验证集先下降后上升，就是经典的过拟合现象；或者验证集的loss基本上
- 2021-10-14 21:22回答 1 已采纳 一般是训练集数据有问题
- 2019-01-02 15:55回答 1 已采纳 直接写在卷积层的参数里 https://keras.io/zh/regularizers/
- 2023-08-15 13:25Alluxio的博客 其实从 2022 年的下半年我们就开始调研 Alluxio 了，但是因为种种原因，中途搁置了一段时间，导致 Alluxio 推迟到今年才上线。在我们调研与上线的过程中，Alluxio 社区是我们最强大的外援，为我们提供了海量的帮助。...
- 2022-07-21 23:10回答 2 已采纳 趋势相同应该还不算，只有当趋势背离，即训练集的评估指标变好，但是验证集评估指标变坏的时候，才算过拟合。
- 2021-03-23 15:58回答 3 已采纳 1k5左右就差不多了，过拟合的话不一定，要看下有没有防止过拟合的手段，如果你的项目是开源项目的话，一般会有这方面的限制的。
- 2023-02-18 09:49回答 2 已采纳 是的，在拟合gamlss模型前，应当先对响应变量进行Box-Cox转换，以保证拟合模型的准确性。如果残差仍然不服从正态分布，那么可以考虑使用family=BCT/BCCG/BCPE，这些模型可以拟合非
- 2024-06-04 21:45AGI大模型资料分享员的博客 尽管可以使用一些技巧方法来构造一些看起来特别平滑的指标来反对大模型涌现这个词汇，但是不可否认的事实是，在不同的尺寸变化或者数据量、计算量变化之后，人们可以非常明显地感知到大模型表现的巨大差异，这就是一...
- 2021-09-16 20:21回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2023-04-26 10:19modi000的博客 如下图所示，模型在训练集上的精度一直不断上升，但模型在验证集上的精度在第二轮就达到最高点然后就开始下降，这时模型在训练数据上开始出现过拟合的现象，模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据...
- 2020-12-18 23:01
人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】u013250861的博客 其指的就是在神经网络的训练过程中提出的一种防止过拟合的策略。 策略旨在训练过程中按照一定的概率（一般情况下：隐藏层采样概率为0.5，输入层采样概率为0.8）随机删除网络中的神经元（输出层除外）。 如下为标准的... - 没有解决我的问题, 去提问
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4月26日
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