Lasagne - 为什么验证损失突出显示为绿色？
Lasagne - Why is the Validation Loss Highlighted Green?
我是 运行 MNIST 神经网络示例，在训练分类器时，验证损失列（和训练损失）有一些值以绿色突出显示。如果我的学习率是 0.01，所有都是绿色的，但是如果我将它增加到 0.1，只有一半会突出显示。
这个突出显示是什么意思？
输出示例：
在不了解内部结构的情况下，我看到了其中的规律。
- 只要有改进就为每一行着色（最小化 -> 它更低）
- 火车损失蓝色
- val-loss 绿色
- 当损失/验证确实增加时停止着色
- 一次性增加后不要再开始着色
不同的学习率会影响不同的 train-loss / val-loss 路径，因此可能会有不同的着色。
你的例子很适合那里，因为较低的学习率通常在降低损失（更多蓝色，更多绿色）方面更稳定（从迭代到迭代）。
我是 运行 MNIST 神经网络示例，在训练分类器时，验证损失列（和训练损失）有一些值以绿色突出显示。如果我的学习率是 0.01，所有都是绿色的，但是如果我将它增加到 0.1，只有一半会突出显示。
这个突出显示是什么意思？
输出示例：
在不了解内部结构的情况下，我看到了其中的规律。
- 只要有改进就为每一行着色（最小化 -> 它更低）
- 火车损失蓝色
- val-loss 绿色
- 当损失/验证确实增加时停止着色
- 一次性增加后不要再开始着色
不同的学习率会影响不同的 train-loss / val-loss 路径，因此可能会有不同的着色。
你的例子很适合那里，因为较低的学习率通常在降低损失（更多蓝色，更多绿色）方面更稳定（从迭代到迭代）。