train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;

train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;

train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;

train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;

train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。

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