Как интерпретировать потерю тренировки keras без сравнения с потерей валидации?

Question

У меня есть несколько реализаций одной и той же нейронной сети, но каждая с разным начальным параметром.

Это один из моих графиков, сравнивающих потерю тренировки в базовом эксперименте с потерей тренировки в другом эксперименте.

У меня есть и другие примеры:

Может кто-нибудь указать мне какую-нибудь инструкцию о том, как понять эти выходные данные из керас ()? Обратите внимание, что у меня нет никакого набора проверки.

Спасибо

Answer 1

Это странно, ваша потеря имеет скачки и даже увеличивает стоимость ....

Я могу представить несколько причин:

• Созданные вами функции не являются непрерывными или имеют странное поведение, например, всплески и другие вещи, которые могут обмануть идею уменьшения потерь. Это включает в себя большие контрасты между плоскими и крутыми участками.

• Вы используете странный пользовательский оптимизатор

• Ваш уровень обучения слишком велик