训练神经网络时,如何通过loss,val_loss,acc,val_acc等曲线

发布网友发布时间：2024-12-08 20:04

共1个回答

热心网友时间：2024-12-08 20:22

在训练神经网络时，通过loss和valLoss曲线可以初步判断模型是否出现过拟合或欠拟合现象。如果loss值在训练集和验证集上差距较大，说明模型可能过拟合；反之，如果loss值在两个集上都较高，可能为欠拟合。

观察loss值随训练过程的变化，如果梯度消失或爆炸，可能需要调整学习率或优化器参数。梯度消失表现为loss值下降缓慢，梯度爆炸则表现为loss值突然剧烈波动。

loss值的变化还可能提示模型的退化问题。如果loss值在某个阶段突然增加，可能意味着模型学习能力减弱，需要检查训练集或调整模型结构。

acc指标在判断模型性能时较为严格，特别是在面对不平衡数据集时，其参考价值有限。然而，acc值是衡量模型性能的重要指标之一，其合理性需要根据实际任务目标来考虑。对于分类任务，acc值应结合混淆矩阵等其他指标综合评估模型表现。