train loss與test loss結果分析
train loss 不斷下降,test loss不斷下降,說明網絡仍在學習;
train loss 不斷下降,test loss趨於不變,說明網絡過擬合;
train loss 趨於不變,test loss不斷下降,說明數據集100%有問題;
train loss 趨於不變,test loss趨於不變,說明學習遇到瓶頸,需要減小學習率或批量數目;
train loss 不斷上升,test loss不斷上升,說明網絡結構設計不當,訓練超參數設置不當,數據集經過清洗等問題。
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