训练损失正在减少，但准确率保持不变
可能是由于以下几个原因：
- 过拟合（Overfitting）：训练模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。这可能是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据的噪声和细节，导致无法泛化到新的数据。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、使用正则化技术等。
- 欠拟合（Underfitting）：训练模型无法很好地拟合训练数据，导致训练损失无法进一步减少。这可能是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加特征数量、调整模型超参数等。
- 数据质量问题：训练数据中可能存在噪声、错误标注或不一致的问题，导致模型无法准确学习。可以通过数据清洗、数据增强、标注校正等方法来改善数据质量。
- 学习率过大或过小：学习率是控制模型参数更新步长的超参数，如果学习率设置不合适，可能导致训练过程无法收敛或收敛速度过慢。可以尝试调整学习率的大小，或使用自适应学习率算法来优化模型训练。
- 特征选择问题：训练数据中的特征可能不足以很好地描述目标变量，导致模型无法准确预测。可以通过特征工程的方法来选择、提取或构造更有意义的特征。
- 数据不平衡问题：训练数据中不同类别的样本数量不平衡，导致模型在少数类别上的准确率较低。可以通过采样策略（如欠采样、过采样）或类别权重调整来解决数据不平衡问题。
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我正在训练一个用于人脸识别的深度学习模型，针对两个人脸。由于我已经开始训练，每个时期的训练损失都在减少，因此每个时期之后训练的准确性都会提高。然而，验证损失持续增加，而验证准确率为0.5000并保持不变。
如何改进这一点，如何减少验证损失？
浏览 17提问于2020-02-22得票数 0
1回答
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浏览 31提问于2020-07-11得票数 1
2回答
这是一个过载的网络吗？
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我在keras中训练了一个神经网络，得到了这个结果，我想知道这是否太合适了。但在这种情况下，它并没有增加。它保持不变，但训练损失减少。额外信息
2000时代训练
培训损失<
浏览 5提问于2017-04-03得票数 2
3回答
我的团队正在使用Tensorflow对CNN进行训练，以便对损坏/可接受的零件进行二进制分类。我们通过修改cifar10示例代码来创建代码。在我以前使用神经网络的经验中，我总是训练到损失非常接近于0(远低于1)。然而，我们现在正在评估我们的模型在训练期间使用验证集(在单独的GPU上)，似乎精度在大约6.7k步长后停止增加，而损失在超过40k步长后仍在稳步下降。这是由于过度拟合造成的吗？一旦损失非常接近于零，我们是否应该期望看到准确率<
浏览 2提问于2017-04-19得票数 29
2回答
我正在训练一个带有dropout的神经网络。当我将dropout从0.9减少到0.7时，训练数据数据的损失(交叉验证误差)也会减少。我还注意到，当我减少dropout参数时，准确率会增加。
浏览 3提问于2019-11-26得票数 2
1回答
验证损失达到最小，然后增加
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可以看出，在60年代左右，我的验证损失开始增加，而我的验证精度保持不变。它似乎在那个时候开始过拟合，但是如果它只是简单地记住我的训练数据，那么训练损失不会继续减少到几乎为零吗？我的模型似乎也很小，无法过度拟合(我正在尝试对FFT数据进行分类)。我是不是明目张胆地做错了什么？)model.add(Dense(1, activation='sig
浏览 16提问于2020-12-31得票数 0
1回答
训练后损失和准确率保持不变
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model.add(LSTM(64, return_sequences=True, recurrent_regularizer
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
当我训练角星模型的时候，我得到了这个日志。Epoch 49/50据我所知，在训练一个模型时，我知道理想的损失应该是1到10 (不确定)，但我在e-07的训练中遇到了这个损失值。这是有效的训练吗？还是我哪里做错了?？
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
我有一个包含160个类别的160k图像的数据集，我正在尝试使用CNN对它们进行分类。在120k图像上进行20个时期的训练，开始时损失约4.9，val_loss约为4.6，经过20个时期后，损失分别提高到3.3和3.2。我的意思是损失分数代表了什么？它对这个模型说了什么？
浏览 6提问于2018-02-10得票数 0
2回答
我尝试使用一个有20个类的训练集来优化一个预先训练好的模型。值得一提的是，尽管我有20个班级，但其中一个班级包含1/3的训练图像。这是不是我的损失没有减少，测试准确率几乎达到30%的原因？
浏览 2提问于2015-12-23得票数 2
我问这个问题的原因是:我在训练一个网络，并且看到训练损失(两个嵌入的MSE)会像预期的那样减少(几个数量级)，但是验证损失保持不变。首先，我认为这可能是由于过度适应。因此，由于训练数据集相当大(200 k图像)，我决定减少时代大小，以便能够更经常地看到评估的验证集，从而导致比训练size /batchSize更小的历元。即使在那时，我也看到训练损失从一个时代减少<
浏览 0提问于2018-02-27得票数 6
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迁移学习中的模型微调
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我正在研究一个深度学习模型，用于“年龄不变的人脸检测”。我开始对数据进行预处理，包括通过MTCNN进行人脸裁剪，图像对比度校正和锐化。然后我开始构建模型架构，我设计了一个定制的顺序CNN模型。训练和验证损失接近1.9，但模型一个时期大约需要8小时。我需要快速的结果，所以我开始尝试迁移学习。我读到一篇论文，说Resnet-18在任务中表现很好，所以我首先使用了Resnet-18。尝试通过改变学习率来调整它，但没有效果。准确率的提高不超过40%。然后我使用了Resnet-5
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2回答
我试图记录模型在每个时期结束时的训练精度，但我不确定训练精度是基于整个训练数据还是用于训练的最后一小批数据计算的。例如，如果我有10000个训练数据，并且我正在使用100个小批次进行训练，我是使用最后100个小批次(该纪元中的第100个也是最后一个小批次)来计算训练精度，还是使用整个100个训练数据？
浏览 3提问于2018-08-09得票数 3
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我一直在训练我的盗梦空间ResNet V2使用Tensorflow，并通过TensorBoard记录准确性/损失等。现在，当我今天恢复训练时，几乎立刻(在几个全球范围内)我的准确率从86%提高到97%，当我恢复我早些时候停下来的检查点时。
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1回答
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我是否以较低的准确率，但相当好的损失值，达到了局部最小值？建议采取什么办法来处理这一问题？此外，为什么
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
回答已采纳
我正在使用tensorflow后端加载inceptionV3 keras net。加载保存的权重并将所有层的可训练标记设置为false后，我尝试拟合模型，并期望看到一切稳定。但验证损失随着每个时期的增加而增加(和准确率下降)，而训练损失和准确率确实如预期的那样稳定。
有人能解释这种奇怪的行为吗？我认为它与批处理归一化层有关。
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我现在正在学习卷积神经网络，并在kaggle数字识别器(MNIST)数据集上进行练习。在训练数据时，我注意到，尽管最初的准确率逐渐提高，但两者之间有一个巨大的跃升，即从0.8984到0.9814。
浏览 2提问于2020-09-26得票数 0
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