Общая потеря модели больше, чем сумма потерь на выходе модели

Question

Я работаю с несколькими входами и несколькими выходами, которые берут изображение и массив numpy в качестве входа с выходом 2 значений регрессии, а во время обучения я замечаю, что общая потеря модели больше, чем сумма два выхода, что это значит?

Answer 1

Я не могу полностью понять вашу проблему, но из того, что я могу понять, является то, что, если ваша валовая потеря и общая потеря не приблизятся к концу, ваша модель будет работать хорошо, в основном обе ваши потери не должны сильно отличаться. Для такого рода проблем попробуйте использовать tenorBoard, чтобы получить графический вывод для производительности вашей модели и проверить, сильно ли изменяются потеря модели и потеря значения или есть какие-либо помехи.