训练时loss不下降怎么办

在训练过程中，最好确保模型在每次迭代之间能够有所改善，尽量使 loss 越来越小。如果训练过程中 Loss 却不下降，可能是由于模型复杂度过高、超参数设置不当、训练数据量不足等原因导致的。因此，我们可以尝试调整模型的复杂度、更改超参数值、增加训练数据量，以帮助模型更好地拟合数据。

相关问题

训练集loss不下降很缓慢该怎么办

如果训练集的loss不下降或下降很缓慢，有以下几种可能原因：

1. 模型复杂度过高：模型过于复杂，无法很好地拟合数据。可以尝试减小模型的复杂度，如减少网络层数、减小特征数量等。

2. 学习率过小：学习率过小会导致模型收敛速度缓慢。可以逐步增大学习率，直到找到一个合适的学习率。

3. 数据集质量差：如果数据集中存在大量噪声或错误数据，那么模型训练时会受到影响。可以通过增加数据集大小或者清洗数据集来提高数据质量。

4. 过拟合：如果模型在训练集上表现很好但在测试集上表现差，那么可能是过拟合。可以尝试加入正则化项或者增加训练数据量来减少过拟合。

总之，如果训练集的loss不下降或下降很缓慢，需要对模型和数据集进行仔细分析，找到问题的根源并采取相应的措施。

2、 loss即误差，以下现象属于过拟合的是（） A． 训练集loss上升，测试集loss上升 B.训练集loss下降，测试集loss不变 B． 训练集loss下降，测试集loss上升 D.训练集loss下降，测试集loss下降

C. 训练集loss下降，测试集loss上升 是属于过拟合的现象。这是因为过拟合是指模型在训练集上的表现比在测试集上的表现更好，也就是说模型过度拟合了训练集的特征，导致在测试集上的泛化能力下降，从而测试集的loss上升。而选项A、B、D都不是过拟合的现象，因为它们都存在测试集loss下降的情况，说明模型的泛化能力比较好。