val loss是什么

Val loss是指模型在验证集上的损失值。在机器学习中，我们通常将数据集分为训练集和验证集，用训练集来训练模型，用验证集来评估模型的性能。在模型训练过程中，我们需要监控模型在训练集和验证集上的损失值，以便及时发现过拟合等问题。Val loss越小，表示模型在验证集上的性能越好，但如果训练集上的损失值很小而验证集上的损失值很大，可能存在过拟合的情况。因此，通过监控Val loss可以帮助我们优化模型，提高模型的泛化能力。