是不是项目组合的范围要大于项目集

是的，项目组合的范围通常要大于项目集。项目集是一组相互关联、协调和管理的项目，通常是为了实现某个战略性业务目标。而项目组合是由多个独立的项目组成一个整体，以实现公司整体战略目标。

因此，项目组合通常包含多个项目集，而每个项目集内又包含多个项目。这样，项目组合经理需要协调不同项目集之间的关系，确保它们能够相互协调，实现整体战略目标。而项目集经理则需要协调项目集内的所有项目，确保它们能够相互配合，实现整体目标。

总之，项目组合的范围要大于项目集，因为项目组合是整个公司战略目标的实现方式，而项目集只是其中的一部分。

相关问题

验证集loss大于训练集

如果验证集的损失值大于训练集的损失值，这很可能是模型出现了过拟合。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现不佳的现象。当模型过度拟合训练数据时，它会记住训练数据中的细节和噪音，而不是学习到一般性的规律。这会导致模型在新的数据集上出现错误，从而导致验证集的损失值增加。

为了降低过拟合，可以采取以下方法：

1. 增加数据量：增加数据量可以帮助模型更好地学习数据的规律，从而减少过拟合。

2. 正则化：常见的正则化方法包括L1和L2正则化、dropout等，这些方法都可以帮助减少模型的复杂度，从而减少过拟合。

3. 早停法：通过监控验证集的损失值，可以在模型出现过拟合之前停止训练，从而避免过拟合。

4. 模型结构调整：可以通过调整模型的结构和超参数来减少过拟合，例如减少层数、减少神经元个数等。

验证集的batchsize大于训练集怎么办

验证集和训练集的batch size应该尽量保持一致，因为它们的大小会影响模型的训练和验证效果。如果验证集的batch size大于训练集，可以尝试以下几种方法：

1. 将验证集的batch size缩小到与训练集相同的大小。
2. 增加训练集的batch size，以使其与验证集相同的大小。
3. 在训练集和验证集中分别减少一些样本，以使它们的大小相同。

需要注意的是，如果验证集的batch size比训练集大很多，可能会导致模型在验证集上过拟合，因为模型在训练时没有接触到这么大的batch size。因此，建议保持训练集和验证集的batch size相同，或者使用交叉验证等技术来评估模型的性能。