TensorFlow中loss与val_loss、accuracy和val_accuracy分别是什么含义

 

loss:训练集损失值

accuracy:训练集准确率

val_loss:测试集损失值

val_accruacy:测试集准确率

 

以下5种情况可供参考:

train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)

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)

train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset)

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;(减少学习率)

train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况)

posted @ 2020-03-29 11:46  Timeouting  阅读(13736)  评论(0编辑  收藏  举报