用yolox训练，出现过拟合该怎么办呢？是因为我的batch_size设置的太小了么
训练出现过拟合怎么办
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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
- 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/
- 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。
- 2023-01-11 21:08我想要身体健康的博客 当模型出现过拟合时，通常可以使用以下几种方法来解决：
- 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
- 2020-03-27 16:24回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_42886817/article/details/99855287
- 2022-03-30 22:17回答 2 已采纳 不妨参考一下F1 score的公式 做一个简单的基准模型，假设正类在数据集中占比为a，对于数据集中的任一样本，均将其预测为正类，根据公式f1_score = a / (a - (1 - a) / 2)
- 2021-01-07 03:06过拟合、欠拟合及其解决方案模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集K折交叉验证过拟合和欠拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验初始化模型参数定义、训练和测试模型三阶多项式...
- 2022-03-29 20:00回答 1 已采纳 我觉得可能是数据的问题。我之前做叶绿素，验证集也是一直低于训练，但是这是没问题的，可能是数据量太小的缘故，但是我那个数据量提升也还是验证loss低于训练
- 2022-08-09 13:53回答 1 已采纳 我没做过这个，但是看起来应该是需要背景的才对。你用能得到作者一样的结果吗？另外，看起来和背景也是有关系的，是不是你去掉背景之后缺少了某些特征的问题？
- 2023-02-23 16:07回答 1 已采纳 引用自chatgptAdamW优化器是Adam优化器的一种变体，主要是为了解决Adam优化器可能会带来的权重衰减不准确的问题。因此，AdamW优化器已经包含了权重衰减（weight decay）的功能
- 2024-04-04 21:06LaoYuanPython的博客 本文介绍了模型陷阱中的过拟合、模型幻觉的概念以及二者的关系，可以看到过拟合、模型幻觉是两种不同概念，但二者又相互关联，过拟合会导致模型幻觉，模型幻觉也可能导致过拟合，二者都可能导致模型泛化能力差，但过...
- 2023-03-06 21:31回答 9 已采纳 toad对于模型的改造收不容易的，因为逻辑回归模型才带.coef_,你必须得根据线性模型才能应用于评分卡。你可以结合以下逻辑回归模型与自动机器学习，这样容易改。
- 2024-02-19 23:46原野心存的博客 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的情况
- 2023-06-05 15:30江大王吹吹的博客 过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象。为了避免过拟合，总结一些防止深度学习过拟合的方法
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