这是我的模型，使用亚当优化器和lr为0.0001。
这是下面的训练和验证损失图：
mse=0.049和r2= 70.3%的值。我的问题是我的训练模型中包含的图像越多，它变得越差，但mse和r2增加，所以这是非常违反直觉的。这是一个回归模型使用英伟达的模型。我输入的图像，需要一个转向角输出。我实际上使事情更困难比它需要通过增加数据和epochs？我正在训练30个纪元只有1600张图片。将感谢Maven的任何建议，因为我对NNs相对较新。如果需要，将提供更多细节，谢谢：）
64jmpszr1#
观察显示训练和验证损失结果的图，我们可以看到，在12 epochs（或多或少）之后，验证值不会随着时间的增加而改善太多。我认为最合理的做法是寻找验证/训练损失没有太多改善的值。另外请记住，不要使模型过度拟合训练数据，这一点很重要，因为这可能会导致验证时出错。希望我的回答对您有所帮助。祝您好运！
12 epochs
1条答案
按热度按时间64jmpszr1#
观察显示训练和验证损失结果的图，我们可以看到，在
12 epochs（或多或少）之后，验证值不会随着时间的增加而改善太多。我认为最合理的做法是寻找验证/训练损失没有太多改善的值。另外请记住，不要使模型过度拟合训练数据，这一点很重要，因为这可能会导致验证时出错。希望我的回答对您有所帮助。祝您好运！