Val_loss очень высокий (более 100)

Question

Я пытаюсь создать нейронную сеть для классификации изображений. Это моя Сводка модели . Я сделал нормализацию для своего набора данных и перетасовал свои данные. , Когда я запускаю model.fit, значение val_loss очень высоко, иногда близко к 100, тогда как моя потеря меньше 0,8

Answer 1

Если вы не нормализуете данные испытаний, потери при проверке будут очень высокими по сравнению с данными обучения, которые были нормализованы. Я использовал простую модель mnist, чтобы продемонстрировать точку нормализации.

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# this is to demonstrate the importance of normalizing both training and testing data
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 1.

Когда мы не нормализуем тестовые данные, когда данные тренировок были нормализованы, потери при обучении составляют loss: 0.0771, а потери при тестировании - 13.1599. Пожалуйста, проверьте полный код здесь . Спасибо!