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python - モデルが過適合を開始したときの損失を増減する必要があります
私は の学習率で画像セグメンテーションを行って1e-4おり、80,90 エポックの後、モデルが過剰適合し始めたと感じました。StackOverflow でのこの回答は、学習率が小さいとオーバーフィッティングにつながり、学習率が大きいと正則化器として機能することを示唆しています。一方、reducelronplateauモデルの val loss が減少しなくなったときに使用します。これは、学習率が低くなる傾向にあります。だから私は混乱しています 学習率を上げる1e-3か、さらに下げるか1e-5
