原因1：在训练过程中应用正则化，但在验证/测试过程中未进行正则化。解决方法：如果在验证/测试期间添加正则化损失，则损失值和曲线将看起来更加相似。在训练深度神经网络时，我们经常应用正则化来帮助我们的模型：获得更高的验证/测试精度理想情况下，为了更好地泛化验证和测试集之外的数据正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性，在某些情况下，这可能导致您的验证损失低于训练损失。其次，请记住，在验证/
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2023-12-23 22:39:54
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相信不少人都发现过，在训练自己搭建的神经网络的过程中，验证集的损失居然会小于训练集(见图1)。按照我个人的理解，理论上讲，验证集的损失应该是不小于训练集的。那么为什么会出现这种违背常规认知的现象呢？ 图1
本文参考网络其他资料，总结了三个主要的原因：1. 在训练的过程中应用了正则化，但是在对验证集
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2024-01-05 21:56:56
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损失函数一直在下降，为什么识别率上不去。----------------2021-01-08更新-----------------------0.学习率设置太高，一个epoch直接收敛，所以损失不会下降比如学利率一开始设置为1，因为下降太快，那么很有可能在一个epoch旧完全收敛。所以看到的validation数值并不下降，第一个epoch就已经处于谷底了。所以如果使用的是系统默认的学习率，最好检
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2024-02-13 10:29:08
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前言 在机器学习和深度学习中，训练集和验证集是两个非常重要的概念。训练集用于训练模型，而验证集则用于调整模型的超参数以及评估模型的性能。在训练过程中，我们通常会记录训练集与验证集的损失值，以便在训练完成后对模型进行评估。然而，训练集损失值与验证集损失值之间的关系却有很多种可能性，在本文中，我们将讨论以下几种情况。训练集损失值持续降低 但验证集损失趋于收敛如图：原因可能来自于两方面： 一、模型过拟合
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2024-08-22 20:09:17
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深度学习在训练模型时，验证集损失过大通常表明模型在泛化性能上存在问题。这种现象可能由多种因素导致，我们可以通过一系列的方法来诊断和修复此问题。以下是解决"深度学习验证集损失大"问题的系统化过程。
### 版本对比
为了解决验证集损失过大的问题，首先需要理解不同版本的深度学习框架在处理此问题时的表现差异。
```mermaid
timeline
title 深度学习框架版本演进史
在机器学习三步走中，其中最重要的就是第二步找到用于衡量模型好坏的方法，也就是损失函数，通过求解最小化损失，从而求得模型的参数。前面分别对线性回归、LR以及实战部分的SVM、决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。 常见损失函数总结 上面说到，损失函数的选择对于模型训练起到了至关重要的作用，在不同的算法中往往有着不同
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2024-05-13 16:52:33
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文章目录引言1.梯度消失2.梯度爆炸3.初始化权重4.梯度的数值计算5.梯度检验 引言 训练神经网络时，尤其是深度神经网络所面临的一个重要问题就是梯度爆炸或梯度消失，也就是我们训练神经网络的时候，导数或梯度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。接下来我们介绍一些什么是梯度爆炸和梯度消失。 为了方便演示，这里我们假设每一层神经网络只有两个神经元，每一层神经网络的参
《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》 2017，Rajeev Ranjan，L2-constrained Softmax Loss引言： 人脸验证在LFW数据集上做的很好，但是在实际场景：存在大量视角、分辨率、图像质量变化和遮挡时，验证效果并没有那么理想。主要是两个原因造成的：1.数据质量不均衡：目前常
在进行深度学习模型的训练时，监控训练过程中的损失函数是至关重要的。这不仅帮助我们了解模型的学习情况，还可以判断训练是否过拟合。因此，本篇博文将详细描述如何用Python绘制验证集和训练集的损失对比图。
## 问题背景
当我在训练深度学习模型时，时常需要监控模型的训练损失和验证损失。为了更好地理解模型性能，我希望能够将这两者进行可视化对比，以便于分析训练过程的健康状态。尤其是在面对复杂模型时，清
通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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在人工智能机器学习中，很容易将“验证集”与“测试集”，“交叉验证”混淆。一、三者的区别训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。验证集（development set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 &nb
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2023-10-08 14:47:39
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文章目录1. 什么是数据集2.数据集划分：训练集、验证集、测试集2.1 训练集、验证集、测试集2.2 划分方法2.3 划分比例2.4 常用公共数据集介绍3.数据标注工具3.1 labelme3.2 其它标注工具介绍 1. 什么是数据集用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法被称为有监督学习，是最常用的一种机器学习方法。为了获得有监督学习中
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2023-08-27 16:01:51
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在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集
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2024-09-11 01:17:13
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不确定超参数的时候，需要通过不断验证超参数，来确定最优的参数值。这个过程就是在不断，搜索最优的参数值，这个过程也就称为网格搜索。训练集和验证集。训练集和验证集的大小差不多，总体份数通过手动设置。具体过程为： 由上图可以得知，训练集和验证集是通过交叉的方式去不断训练，这样的目的就是为了获取，更加优化的参数值。 三、代码演示（这里我们通过K-近邻的算法。来确认参数值）：# K-近邻算法
def
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2023-07-02 20:52:40
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为什么要将数据集分为训练集、验证集、测试集三部分？对于很多机器学习的初学者来说，这个问题常常令人很迷惑，特别是对于验证集和测试集的区别更让人摸不到头脑。下面，我谈一下这三个数据集的作用，及必要性：训练集：显然，每个模型都需要训练集，训练集的作用很明显，就是直接参与模型的训练过程。测试集：测试集完全不参与训练，就是说模型的产生过程和测试集是完全没有关系的。之所以要求测试集和模型的产生过程完全没有关系
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2023-11-07 12:21:45
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交叉验证是什么？ 在模型建立中，通常有两个数据集：训练集（train）和测试集（test）。训练集用来训练模型；测试集是完全不参与训练的数据，仅仅用来观测测试效果的数据。 一般情况下，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的，但是在测试集总的表现却可能不行。比如下面的例子： 图一的模型是一条线型方程。 可以看到，所有的红点都不在蓝线上，所以导致了错误率很高，这是典型的不拟合
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2023-12-15 09:22:04
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一、这里的案例相对比较简单，主要就是通过学习验证码的识别来认识深度学习中我们一般在工作中，需要处理的东西会存在哪些东西。*.tfrecords格式的文件。 三、生成数据集 1）生成验证码图片 # 生成验证码训练集
def gen_captcha():
captcha_char_list = list("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")
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2024-07-31 17:32:06
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改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化一、第一周-深度学习的实用层面1.训练、验证、测试集通常在进行深度学习的过程中，需要将数据集按照使用方法分成以下三个部分：1.训练集(train set)：对模型进行训练的部分数据。2.验证集(development set)：利用验证集或者又称为简单交叉验证集(hold-out cross validation set)进行交叉验证，选择出最好的模型。
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2023-12-04 17:10:54
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交叉验证相关过拟合、欠拟合问题 如图所示，在进行多项式次数选择时会发生相关问题。如果用一个较低次的多项式来拟合，那么就会造成损失函数\(J\)过大，会产生高偏差(high bias)问题。如果用一个高的多项式来拟合，那么就会造成损失函数\(J\)过小的问题，会产生高方差(high variance)问题。这意味着你虽然当前数据拟合的非常成功，但如果将模型去用于预测别的数据，那么会导致有较大出入。
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2024-09-08 19:05:43
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前言在使用数据集训练模型之前，我们需要先将整个数据集分为训练集、验证集、测试集。训练集是用来训练模型的，通过尝试不同的方法和思路使用训练集来训练不同的模型，再通过验证集使用交叉验证来挑选最优的模型，通过不断的迭代来改善模型在验证集上的性能，最后再通过测试集来评估模型的性能。如果数据集划分的好，可以提高模型的应用速度。如果划分的不好则会大大影响模型的应用的部署，甚至可能会使得我们之后所做的工作功亏一
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2023-12-20 17:21:35
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