请问如何使模型中的测试集loss收敛:class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out
时间: 2023-06-08 16:03:42 浏览: 111
mnist.rar_68B9_MNIST_MNIST 数据集_site:en.pudn.com_tensenflow
要使模型中的测试集loss收敛,可以尝试以下措施:
1. 调整学习率:如果学习率太高,可能会导致模型收敛困难;如果学习率太低,可能会导致收敛速度过慢。可以逐步调整学习率,观察测试集loss的变化,选择一个合适的值。
2. 增加训练轮数:增加训练轮数可以提高模型的泛化能力,从而降低测试集loss。但也需要注意过拟合问题,可以在验证集上进行超参数调整,以找到合适的训练轮数。
3. 正则化方法:可以尝试使用L1、L2正则化等方法,减小模型复杂度,避免过拟合。
4. 数据增强:可以对训练集进行数据增强,提高模型抗噪能力,从而降低测试集loss。
5. 模型结构调整:可以尝试增加或减少网络层数、调整每层神经元数目、更换激活函数等,优化模型结构,以提高模型性能。
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