专业汽车网站,中国企业500强江阴有几家,深圳全网推广服务,wordpress 加载页面内容写完代码— 小数据上降loss无nan— 大数据没爆卡速度可以— 实验log完好可视化loss稳步下降—回头看实验结果 写完代码后#xff0c;不要只是在小数据上降loss无nan#xff0c;还要检查一下模型的输出是否符合预期#xff0c;比如是否有明显的偏差或者异常值…写完代码— 小数据上降loss无nan— 大数据没爆卡速度可以— 实验log完好可视化loss稳步下降—回头看实验结果 写完代码后不要只是在小数据上降loss无nan还要检查一下模型的输出是否符合预期比如是否有明显的偏差或者异常值。大数据没爆卡速度可以是一个好的指标但是也要注意模型的泛化能力比如是否有过拟合或者欠拟合的现象。你可以使用交叉验证或者早停法来避免过拟合或者增加模型的复杂度或者数据的多样性来避免欠拟合。实验log完好可视化loss稳步下降是一个好的习惯但是也要关注一下其他的评价指标比如准确率、召回率、F1值等。这些指标可以反映模型在不同方面的性能比如是否有偏向于某一类别或者某一样本的问题。 关于欠拟合
欠拟合的现象是指模型在训练集和测试集上都表现不好即模型的拟合能力不足无法捕捉数据的真实规律。欠拟合的原因可能有以下几种
模型的复杂度太低比如使用线性模型来拟合非线性数据或者使用过少的神经元或者隐藏层来构建深度学习模型。数据的质量或者数量不够比如数据存在噪声、缺失值、异常值等或者数据的分布不均匀、不具有代表性等。训练的时间或者次数不够比如使用过小的学习率或者过大的批次大小来进行梯度下降或者使用过早的停止条件来终止训练。
欠拟合的现象可以通过以下几种方法来解决
增加模型的复杂度比如使用非线性模型来拟合非线性数据或者使用更多的神经元或者隐藏层来构建深度学习模型。提高数据的质量或者数量比如对数据进行清洗、填补、标准化等预处理操作或者使用数据增强、生成对抗网络等技术来扩充数据集。延长训练的时间或者次数比如使用合适的学习率或者批次大小来进行梯度下降或者使用交叉验证、学习曲线等方法来确定最佳的停止条件。
