火车损失和验证损失是相同的。

Question

我通过keras使用完全连接的层来预测回归值。为了推广该模型，我绘制了训练和验证损失图。我想要这个情节告诉我，验证损失比火车损失要高。然而，这两种损失值几乎是相似的，而且没有变化。

我想知道。

1. 那个模特训练得好吗？
2. 如果模型训练得很好，我如何解释损失情节？
3. 模特的表现不太好。那么，我应该做些什么来提高模型的性能呢？

Answer 1

正如我们所了解的，验证错误往往高于训练损失。所以当两者都是一样的时候，你可能会感到奇怪。在我看来，你的模特可能没有受过很好的训练。您仍然需要尝试更多的参数，并将它们(以及测试数据集上的相应错误)记录在文件中，以帮助您找到最佳参数。

找到更好参数的一个简单方法是在一个参数上使用for-循环，而其他参数是固定的，然后按照下面的方式记录它们。

List = [parameter_1, parameter_2, parameter_3]
Name = 'parameter_1, parameter_2, parameter_3 \n'
f = open('training-log.csv','a')
f.write(Name)
for i in List:
    f.write('{},'.format(str(i)))
f.write('\n')
f.close()

希望这能帮到你。