vaild loss下不去

当训练神经网络时，我们通常会使用一个损失函数来衡量模型的性能。在训练过程中，我们希望通过不断调整模型的参数来最小化损失函数，以使模型的预测结果与真实值尽可能接近。

如果在训练过程中，模型的验证损失（valid loss）无法下降，可能有以下几个原因：

1. 学习率过大或过小：学习率是控制参数更新的步长，如果学习率设置得过大，可能导致参数更新过快，错过了损失函数的最优点；如果学习率设置得过小，可能导致参数更新过慢，无法收敛到最优解。可以尝试调整学习率的大小，找到一个合适的值。

2. 模型复杂度过高：如果模型的复杂度过高，可能导致过拟合现象，即模型在训练集上表现很好，但在验证集上表现较差。可以尝试减少模型的复杂度，例如减少网络层数、减少隐藏单元的个数等。

3. 数据集问题：验证集的数据分布与训练集不一致，或者验证集中存在噪声数据等问题，都可能导致验证损失无法下降。可以检查数据集的质量，确保数据集的一致性和准确性。

4. 过拟合：如果模型在训练集上表现很好，但在验证集上表现较差，可能是因为模型过拟合了训练集的特定模式。可以尝试使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，来减少模型的过拟合程度。

5. 训练集样本不足：如果训练集的样本数量较少，可能导致模型无法充分学习到数据的特征，从而无法降低验证损失。可以尝试增加训练集的样本数量，或者使用数据增强技术来扩充训练集。

相关问题

service层vaild

在原来的项目中，@Valid和@Validated注解通常被用于controller层对requestBody参数进行校验。但是现在项目决定将controller层变薄，将requestBody的校验移至service层。然而，发现在service层的单元测试中，这两个注解并没有生效。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在service类上添加@Validated注解，例如：

   @Service
   @Validated
   public class StorageBinServiceImpl implements StorageBinService {
       // ...
   }

2. 然后，在单元测试类中添加@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)和@ContextConfiguration(classes = {UserServiceTest.Config.class})注解，例如：

   @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
   @ContextConfiguration(classes = {UserServiceTest.Config.class})
   public class UserServiceTest {
       // ...
   }

3. 接着，在单元测试类中创建一个内部静态类Config，用于配置MethodValidationPostProcessor，并且在该类中注入service bean，例如：

   public static class Config {
       @Bean
       public MethodValidationPostProcessor methodValidationPostProcessor() {
           return new MethodValidationPostProcessor();
       }
   
       @Bean
       public UserService userService() {
           return new UserService();
       }
   }

4. 最后，在单元测试方法上使用@Test注解，并调用service的方法进行测试，例如：

   @Autowired
   private UserService service;
   
   @Test
   public void should_throw_exception_when_age_smaller_than_zero() {
       CreateUserCommand command = new CreateUserCommand("deigo", -1);
       try {
           service.save(command);
       } catch (ConstraintViolationException e) {
           System.out.println(e.getConstraintViolations().size());
           // 输出结果应为1
       }
   }

通过以上步骤，可以在service层的单元测试中使@Validated注解生效，实现对requestBody参数的校验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决 @Validate 在 Service 层的单元测试不生效](https://blog.csdn.net/yy_diego/article/details/116611840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [JAVA参数分组验证Validation及service层触发校验规则](https://blog.csdn.net/Seven71111/article/details/112175646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

BigDecimal @vaild

您好！对于 BigDecimal 的有效性验证，可以使用以下方法：

1. 使用字符串构造 BigDecimal 对象，并捕获可能抛出的 NumberFormatException 异常。例如：

String numberStr = "123.45";
try {
    BigDecimal number = new BigDecimal(numberStr);
    // 进行后续操作
} catch (NumberFormatException e) {
    // 数字格式无效
    // 处理异常情况
}

2. 使用 BigDecimal 的 compareTo 方法与预期值进行比较。如果两个值相等，则表示有效。例如：

BigDecimal number = new BigDecimal("123.45");
BigDecimal expectedValue = new BigDecimal("123.45");
if (number.compareTo(expectedValue) == 0) {
    // 数字有效
} else {
    // 数字无效
}

以上是两种常见的 BigDecimal 有效性验证方法，您可以根据实际需求选择适合的方式。希望能对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。