标签:03 training loss nan 28 2021 np validation accuracy
- learning accuracy和loss不一致(loss低的时候,accuracy不够高)的可能原因:loss和学习目标不一致
- 关注细节,如validation loss和training loss: 如果一开始时validation loss和training loss非常接近,突然在某一个epoch后两个loss都有明显下降,并且是consistent的,则考虑这里会有一个很有用的变量;若training loss有明显下降而validation loss没有,则考虑两个数据集分割有偏差或特征的选择有偏差
- 对特征做离散化 可能发生的异常情况:
- 对于空值、无穷大值、无穷小值:将它们单独分成一类,将它们都放进一个桶内(对于np.nan,每出现一个就新建一个类,故需要去重之后将所有的np.nan人工加到同一类中)
- embedding大小、分箱个数
- if else
- 非线性激活函数可能浪费很多时间
- GLU,Xavier==> 输出时,方差一致
- 读文献不能以读懂全部代码的功能为目的,而应以基本读懂代码,可以对它做修改、有产出为目的。
标签:03,training,loss,nan,28,2021,np,validation,accuracy 来源: https://blog.csdn.net/weixin_42365868/article/details/115285606
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