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    有时，数据科学家会遇到验证损失小于训练损失的情况。 这是一个奇怪的观察结果，因为模型是从训练集中学习的，所以它应该能够更好地预测训练集，但我们观察到训练损失更高。 这可能是由于以下几个原因，本文将介绍其中常见的原因。
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    为什么验证集的loss会小于训练集的loss？ 原因1-在训练中应用正则化（加了正则项），但在验证 测试中未应用正则化 正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证 测试准确性——在某些情况下，可能导致验证loss低于训练loss。
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  • 一个值得深思的问题？为什么验证集的loss会小于训练集的loss
    要了解您的验证loss可能低于训练loss的三个主要原因，请继续阅读！ 为什么我的验证loss低于训练loss？ 在本教程的第一部分中，我们将讨论神经网络中“loss”的概念，包括loss代表什么以及我们为什么对其进行测量。 在此，我们将实现一个基础的CNN和训练脚本，然后使用新近实现的CNN进行一些实验（这将使我们的验证损失低于我们的训练损失）。 根据我们的结果，我将解释您的验证loss可能低于训练loss的三个主要原因。 训练神经网络时的“loss”是什么？ 在最基本的层次上，loss函数可量化给定预测变量对数据集中输入数据点进行分类的“好”或“坏”程度。 loss越小，分类器在建模输入数据和输出目标之间的关系方面的工作就越好。
  • 神经网络验证集的loss比训练集的loss要小 - 代码先锋网
    理论上，sample_weight是对每条训练数据的权重标记，class_weight是对目标结果分类分布权重的标记，但在keras的源码中，class_weight也是转化成sample_weight来使用的，参见 keras权重的计算。 所以，不用刻意区分，只要看那种方式，数据容易准备就行。 个人对权重值的处理，是转化为sample_weight后的批次权重值为1。 这个方式的合理性，有待商榷验证。 版权声明：本文为u010048197原创文章，遵循 CC 4 0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
  • 验证集的损失比训练集要低的几种可能性分析_百度知道
    如果确实出现验证集损失低于训练集且准确度也更高的情况，可以尝试重新分配训练集和验证集来验证结果的稳定性。 如果问题依旧存在，可能需要考虑数据泄漏或抽样偏差等更深层次的问题。





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