训练过程中,若一个模型不收敛,那么是否说明这个模型无效?导致模型不收敛的原因有哪些?
发布于 2020-01-31 09:34:42
关注者
0
被浏览
2641
1 个回答
-
参考回答:
并不能说明这个模型无效,导致模型不收敛的原因可能有数据分类的标注不准确,样本的信息量太大导致模型不足以fit整个样本空间。学习率设置的太大容易产生震荡,太小会导致不收敛。可能复杂的分类任务用了简单的模型。数据没有进行归一化的操作。
推荐阅读
-
在模型训练过程中,下列哪些方法可以防止模型过拟合(overfitting):
2022-03-03 关注 0 浏览61 1答案
-
《纪律处分条例》规定,在纪律集中整饬过程中,不收敛、不收手的,应当从重或者加重处分。( )
2022-05-09 关注 0 浏览25 1答案
-
以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题()
2022-03-03 关注 0 浏览45 1答案
-
下列级数中,不收敛的是( )。
2021-04-29 关注 0 浏览35 1答案
-
在模型训练过程中,用off(oot)来调参和特征筛选是不是在作弊?
2021-10-21 关注 0 浏览115 1答案
-
酸不收敛湿邪,湿不燥烈伤阴的药是
2022-05-14 关注 0 浏览17 1答案
-
过拟合是在指在模型训练过程中,在训练集上的结果远好于在测试集上的结果。通过...
2022-03-03 关注 0 浏览44 1答案
-
酸不收敛湿邪,温不燥烈伤阴的药是( )
2022-05-14 关注 0 浏览23 1答案
-
如何去衡量一个模型是一个好模型?
2022-09-21 关注 0 浏览13 1答案
-
假设你训练SVM后,得到一个线性决策边界,你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时,应该考虑:
2021-11-03 关注 0 浏览323 1答案