深度学习 Loss 震荡

深度学习中的 Loss 震荡指的是在训练过程中，模型的损失值（Loss）出现了波动，即在训练过程中，模型的损失值不断地上下波动。这种现象可能会导致模型训练效果不稳定，甚至训练失败。

造成 Loss 震荡的原因可能有很多，比如学习率过大或过小、训练数据量不足、网络结构设计不合理等。解决 Loss 震荡的方法也有很多，比如调整学习率、增加训练数据量、优化网络结构等。

其中，调整学习率是解决 Loss 震荡最常用的方法之一。当学习率过大时，模型的参数更新过于激烈，可能会导致模型在训练过程中出现震荡；而当学习率过小时，模型的参数更新速度过慢，可能会导致模型在训练过程中难以收敛。因此，合理地调整学习率可以有效地避免 Loss 震荡。