Diferenças

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--- ti_publica:notas_deep_learning [2019/09/30 17:34] – criada cartola
+++ ti_publica:notas_deep_learning [2019/09/30 17:46] – cartola
@@ Linha 7: / Linha 7: @@
 ==== O que pode dar errado ====
-  * Taxa de aprendizado muito alta ou baixa
+  - Taxa de aprendizado (LR) muito alta;
-  * Número de iterações muito alto ou baixo
+  - Taxa de aprendizado muito baixa;
+  - Número de iterações (epochs) muito alto;
+  - Número de iterações muito baixo.
 Learning rate padrão = 0.003. Pode ser alterada em max_lr:
@@ Linha 14: / Linha 16: @@
 **Ajustes:**\\
-  * Se sua perda no treino é maior que na validação: ou sua taxa de aprendizado (learning rate) está muito baixa ou o número de iterações (epochs).
+  * Se sua perda na validação (valid_loss) está muito grande, sua LR está alta;
+  * Se sua perda no treino é maior que na validação: ou sua taxa de aprendizado (learning rate) está muito baixa ou o número de iterações (epochs);
   * Não aumente tanto o número de epochs, ou seu modelo pode ficar treinado pra reconhecer apenas a sua fotografia e não qualquer fotografia daquele tipo
+  * O risco de treinar demais o modelo (e passar a reconhecer só suas fotos) é muito baixo. Isso pode ser percebido se seu erro caiu bem e depois começou a aumentar de novo durante as iterações