不一样。train_loss是训练集的损失值，test_loss是测试集的损失值，train_loss不断下降，test_loss不断下降，说明模型仍有训练空间，train_loss不断下降，test_loss趋于不变，说明模型过拟合，train_loss趋于不变，test_los...

该样本有loss。在神经网络的训练过程中，一般会划分训练集、验证集、测试集三部分。其中训练集用于训练模型，验证集用于评估模型性能，测试集用于测试模型性能。在训练过程中，一般用训练集计算训练集损失，用验证集计算验证集损...

如果不是数据域的问题，那么可以基本判定训练集和测试集的数据域是一致的。那么问题可以归为模型过拟合。1）数据域问题的解决方式重新编排训练集和测试集的数据组成比例，尽量做到数据在训练集和测试集上分布是一致的。2）过...

200。1、lstm训练loss关键不是下降到多少，关键是你的模型测试集效果要好。2、训练集再好也没有用，可能是过拟合，不要太在意下降到多少的问题下降200就行。

在目标检测中，训练效果最好的点一般是指损失函数(Loss)最小的点。在训练神经网络进行目标检测时，我们通常会使用一系列的训练图像和标注数据来训练网络，通过不断调整网络的权重和偏置等参数，使得网络在训练数据上的预测结果...

可能的原因：有可能是层数较少，可以尝试增加卷积层；可能性不大。之前我有出现过类似的情况，数据本身质量太低，就算训练层可以保证很高的准确率也没有什么意义，此时已经过拟合了。这种情况是没有办法的，因为你的数据本身...

当然也有可能是训练的时间不够长。请尝试训练更多的epochs，有可能测试集精度会进一步上升。因为不清楚你的loss用的是什么，我看到你的loss似乎才1.8左右，如果是交叉熵这种loss，那么很可能是你训练得还不够长，loss还能够...

下面是一些定义及作用：Trainingset:Asetofexamplesusedforlearning,whichistofittheparameters[i.e.,weights]oftheclassifier.训练集是用来学习的样本集，通过匹配一些参数来建立一个分类器...

机器学习一般通过梯度下降法来求解参数，w=w-Δw理论上讲，模型设计合适时，随着训练次数越多，模型在训练集上拟合得越好。但是，这时候模型也会逐渐学习到训练集中的噪声，在测试集上，出现loss逐渐变小->loss逐渐...

测试时，翻译分为两种，一种是带字典的，一种是没有字典的。带字典的就是在测试的时候，测试集是有字典的，测试的输出结果计算出所有字典的概率，取最大的即为最终的预测字符串不带字典的，是指测试集没有给出...