Train Loss & Validation Loss 反应的神经网络训练趋势

• train loss 不断下降，validation loss不断下降，说明网络仍在学习;
• train loss 不断下降，validation loss趋于不变，说明网络过拟合;
• train loss 趋于不变，validation loss不断下降，说明数据集100%有问题;
• train loss 趋于不变，validation loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小 Learning Rate 或 Batch Size;
• train loss 不断上升，validation loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集清洗不当等问题。

参考

• 神经网络训练loss不下降原因集合