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模型训练时loss变化问题：
1.train loss 下降⬇，val loss下降⬇，说明网络仍在学习；（继续训练）
2.train loss 下降⬇，val loss上升⬆，说明网络开始过拟合了；（停止，然后数据增强、正则）
3.train loss 不变，val loss不变，说明学习遇到瓶颈；（调小学习率或批量数目）
4.train loss 不变，val loss下降⬇，说明数据集100%有问题；（ 检查数据集标注有没有问题）
5.train loss 上升⬆，val loss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。
6.loss轻微震荡属于正常，在一定范围内，一般来说batch size越大，其确定的下降方向越准，引起的训练震荡越小。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42823043/article/details/107609762
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