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
- 2024-09-03 19:43网络安全大白的博客 本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法，希望对大家有所帮助。1 背景根据scaling law，模型越大，高质量数据越多，效果越好。但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。...
- 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。
- 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/
- 2024-07-23 10:02功城师的博客 现在大模型预训练，大家其实最关注的就是这个loss的收敛效果。这个时候，LR schedule的出现就是一个比较好的补充，能够补足优化器的一些问题。所以，你可以理解为，现在我们没有一个完美的油门，所以搞了俩油门，...
- 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
- 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。
- 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
- 2024-09-26 11:30青少年编程作品集的博客 在机器学习的世界里，它就像是一位被训练得过于“聪明”的模型，不仅学会了数据的真正规律，还“不小心”记住了那些只存在于训练集中的噪音和偶然性特征。在这个数据为王，算法称雄的时代，每一位AI界的“福尔摩斯”...
- 2022-10-15 14:33回答 1 已采纳 得看你模型保存的方式，如果是通过save_model函数保存的模型，读取方法就得是model_lgb = lgb.Booster(model_file_path)
- 2024-07-08 09:56程序员羊羊的博客 根据scaling law，模型越大，高质量数据越多，效果越好。但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信...
- 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...
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4月26日