有朋友知道这是什么原因吗。训练50次，测试一次。我记录其中一部分的loss曲线，因为就算训练结束，测试准确率也是一直震荡。
train loss下降后上升趋于稳定，test loss一直震荡
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- 2019-07-19 10:18回答 3 已采纳 LSTM是用来做文本生成，做垃圾邮件识别似乎没有什么道理。 你的loss用的可能是MSE，平方误差对于大的误差的减小比较敏感，但是对于最终的分类没有什么帮助，就导致acc没有什么变化loss一直下降
- 2022-09-15 13:48回答 2 已采纳 看起来在train数据集过拟合了 train数据集过小？检查你的切分策略，一般按照7：3或者9：1切分训练时每个batch的大小太小？如果你的网络参数比较多，那么每次batch的数据要多一点
- 2022-12-28 17:36回答 1 已采纳 望采纳！点击该回答右侧的“采纳”按钮即可采纳！！这种情况可能是训练的成功，也可能是训练的震荡。（不确定，要采用其他手段判断） 我们按照概念来说——在机器学习训练过程中，训练损失通常是一个波动的过程。当
- 2019-04-29 12:05心窄的博客 2.train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） 3.train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） 4.train loss 趋于不变，test loss趋于...
- 回答 2 已采纳 说明你的样本太少，明显已经过拟合了。
- 2022-06-07 10:28回答 1 已采纳 embeddings为4096，后面的为3Xargs.embedding_size=384？4096无法整除以384，所以是无法reshape的，所以你应该是改了什么参数了，改回去看看
- 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
- 2021-11-08 19:04浪里摸鱼的博客 val_loss先下降后上升或不下降只上升
- 2020-06-29 00:25回答 1 已采纳 https://www.jianshu.com/p/3db91d6bdf83
- 2022-06-22 10:51回答 3 已采纳 不是，你这个是class_loss一塌糊涂导致你的pr和map曲线也不行，但是你的obj和box是正常的，也就是说网络有找到目标，只不过目标在分类的时候分错了。首先考虑的应该是你的数据集情况。1.你的
- 2019-04-07 11:32回答 1 已采纳 是一开始就向负无穷变大，还是训练一段时间后变大，前者可能是你的训练集和验证集的数据不匹配，或者归一化量纲不对。或者模型错误。或者参数问题，比如self.lr2这个学习率设置的多少。 后者就是过拟合了
- 2018-11-20 15:28Mercurial24的博客 转自 https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555，https://blog.csdn.net/weixin_38796572/article/details/80488229 ...train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟...
- 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。
- 2020-06-10 10:25Pywin的博客 train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目...
- 2020-02-05 18:00追梦小狂魔的博客 train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目...
- 2021-11-21 09:04yxbkl的博客 train loss 不断下降，test loss趋于不变：说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降：说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变：说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量...
- 2019-03-31 17:39LittleDeerDeDe的博客 从吴恩达老师的视频中我们可以知道：最佳的数据分类情况是把数据集分为三部分，分别为：训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。 那么，验证集和测试集有什么区别呢？ 实际上，两者的主要...
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