pytorch 序列预测 为什么验证loss远大于训练loss
有谁知道这是为什么test loss会远大于train loss吗？
也尝试过减小网络深度，减小神经元数量图像也是这样
也使用过dropout，batchnomal 等方法图形也是这样，并且使用这俩方法后mae rmse 变大
也尝试过增加样本量，上图是使用14016个个样本训练的，样本增加为21024个样本后，图像还是这样，并且mape>1,完全变成劣质模型了。
过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的情况。这意味着模型对于训练集中的噪声和细节过度拟合，导致在未见过的数据上性能下降。
减小网络深度、减小神经元数量、使用dropout和batch normalization等方法都是为了尝试减少模型复杂度来防止过拟合。然而，在某些情况下，这些方法可能并不能有效地解决过拟合问题，或者说并不是根本原因。
如果在加入这些方法后，模型的MAE和RMSE也变大，并且增加样本量仍然没有改善模型性能，那么可能需要考虑其他原因。以下是一些可能的原因和解决方法：
当test loss远大于train loss时，过拟合可能是主要原因。在尝试减小模型复杂度、增加样本量等常见方法后仍然无法改善情况，可能需要进一步分析数据的特点和模型设计的问题，并进行适当的调整和优化。
比如：
数据不足或质量不高：即使增加样本量，如果数据的多样性不够或者存在噪声，模型也难以泛化到新的数据上。此时可以尝试获取更多的高质量数据，或者进行数据清洗和增强处理。
特征选取不当：模型的性能也受特征选择的影响。确保选择的特征具有良好的信息量和代表性。
模型复杂度不适合：模型过于简单或过于复杂都可能导致性能下降。需要根据具体问题调整模型的复杂度，实现适当的平衡。
超参数调节不当：例如学习率、正则化参数等超参数的选择也会对模型性能产生影响。尝试通过交叉验证等方法来优化超参数的选择。
这个要多实验才能确定
个问题是因为软链接创建后,test2.xlsx 只是 test1.xlsx 的一个副本,并不是实际的文件。当你修改 test2.xlsx 时,只是修改了这个副本,而实际的数据还是存储在 test1.xlsx 中,所以 test1.xlsx 没有同步变化。
要解决这个问题,有两种方法:
- 修改源文件 test1.xlsx,软链接 test2.xlsx 会自动同步变化。这是软链接的默认行为。
- 断开软链接,让 test2.xlsx 成为一个实际的文件拷贝。之后无论你修改 test1.xlsx 还是 test2.xlsx,两个文件都不会同步变化。
具体操作如下:
方法1:
直接修改 test1.xlsx 文件,test2.xlsx 会自动同步变化。
方法2: - 删除软链接:
rm test2.xlsx - 复制 test1.xlsx 文件:
cp test1.xlsx test2.xlsx - 这时 test2.xlsx 就是一个实际文件了,与 test1.xlsx 无关,修改任意文件都不会影响另一个文件。