【问题标题】:Why is my validation loss lower than my training loss?为什么我的验证损失低于我的训练损失?
【发布时间】:2020-02-08 10:59:37
【问题描述】:

为什么我的验证损失低于我的训练损失?我想知道这些曲线是否可以接受。我不知道这些曲线是真是假。

【问题讨论】:

  • 您需要清楚这次培训的目的是什么?训练是如何进行的,我们无法根据这 2 张图片做出任何决定
  • 你是如何分割训练集和验证集的?
  • 本次培训是针对使用 keras 进行的癫痫发作预测而完成的。

标签: python tensorflow keras deep-learning training-data


【解决方案1】:

这种情况在现实世界的数据集中很少发生,但是,有可能发生,例如,考虑到验证数据集和训练具有大致相同的分布,而训练集比训练集更嘈杂验证数据集,在这种情况下,您所展示的学习是可能的。

【讨论】:

    【解决方案2】:

    这种情况背后的一般粗略原因是您的训练集与验证集相比过于复杂。

    考虑到您使用deep-learning 作为标签,我什至会考虑dropout 正则化层的影响。有关理论讨论,请参阅this post

    【讨论】:

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