训练集误差和验证集误差

2024-04-05 21:00:05

前言

通常，数据集会被分为3份，训练集，验证集，测试集。训练集的用途不用多说，验证集主要为了对比训练集从而判断是否发生过拟合！举个例子，如果训练集上精度比测试集上精度高很多，说明发生了过拟合，这时候就要调整模型，再次训练。通过几个回合的较量，有限数据下的最优模型出炉后，就该测试集登场了，测试集的作用就是检验模型的泛化能力！

train loss是训练数据上的损失，衡量模型在训练集上的拟合能力。val loss是在验证集上的损失，衡量的是在未见过数据上的拟合能力，也可以说是泛化能力。模型的真正效果应该用val loss来衡量。

出现的情况

1.train_loss 不断下降，val_loss(test_lost) 不断下降

说明网络训练正常，最好情况

2.train_loss 不断下降，val_loss(test_lost) 趋于不变

说明网络过拟合，可以添加dropout和最大池化max pooling

3.train_loss 趋于不变，val_loss(test_lost) 不断下降

说明数据集有问题，建议重新选择

4.train_loss 趋于不变，val_loss(test_lost) 趋于不变

说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量batch数目

5.train_loss 不断上升，val_loss(test_lost) 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，最差情况

解决方法

1.数据集大小
2.数据集分割方式
3.数据预处理与数据增强
4.评估方式(metrics)

参考连接：https://www.zhihu.com/question/301765359?sort=created
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_44528283/article/details/111768197

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