tensorflow训练loss: 0.7590 - output_1_loss: 0.1068 - output_2_loss: 0.6523

这是一个使用tensorflow训练的模型的loss值。其中，output_1_loss和output_2_loss是两个不同输出的loss值。通常情况下，我们会将多个输出的loss值加权平均，作为整个模型的loss值。在这个例子中，output_2_loss的值比output_1_loss的值大很多，说明模型在这个输出上的表现相对较差。我们可以通过调整模型结构或者调整训练参数来提高模型的表现。

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tensorflow训练模型出现loss: 0.7590 - output_1_loss: 0.1068 - output_2_loss: 0.6523，此时我应该如何调整学习率参数

如果你的训练损失已经降至一定程度，但是在某些输出层上的损失仍然比较高，那么可以考虑调整学习率的大小。一般来说，较小的学习率有助于模型更好地收敛，但是如果学习率过小，训练时间可能会很长。相反，较大的学习率可能会导致模型不稳定并且难以收敛。因此，你需要根据实际情况进行调整。

你可以尝试以下方法：

1. 减小学习率：如果当前学习率太高，可以将其减小一些，例如除以10或者除以100，然后重新训练模型。

2. 使用动态学习率：动态学习率是一种自适应的学习率调整方法，可以根据训练情况自动调整学习率。例如，可以在训练过程中逐渐降低学习率，以便在接近收敛时更好地调整模型。

3. 使用学习率调度器：学习率调度器可以根据训练情况自动调整学习率。例如，可以使用StepLR或ReduceLROnPlateau等学习率调度器来动态地调整学习率，以便更好地训练模型。

总之，学习率的大小需要根据模型和数据集的具体情况进行调整，需要反复尝试和调整。

卷积神经网络文本分类输出“INFO:tensorflow:loss = 2.7123044, step = 1 INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.6579 INFO:tensorflow:loss = 0.6935246, step = 101 (4.845 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 21.4862 INFO:tensorflow:loss = 0.690876, step = 201 (4.653 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 21.0751 INFO:tensorflow:loss = 0.6989775, step = 301 (4.746 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.0358 INFO:tensorflow:loss = 0.17170498, step = 401 (4.992 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 20.2619 INFO:tensorflow:loss = 0.12468583, step = 501 (4.933 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.8202 INFO:tensorflow:loss = 0.08017796, step = 601 (5.045 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.3961 INFO:tensorflow:loss = 0.10280039, step = 701 (5.157 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 19.2021 INFO:tensorflow:loss = 0.06563924, step = 801 (5.208 sec) INFO:tensorflow:global_step/sec: 18.6664 INFO:tensorflow:loss = 0.094031714, step = 901 (5.357 sec)”从析器损失函数数值、步数和每秒钟训练次数等方面，详细分析分析该模型优劣

从上述输出可以看出，该卷积神经网络模型的损失函数从2.71下降到了0.06左右，训练步数也达到了900多步，说明该模型经过了较长时间的训练，且在训练过程中损失函数逐渐减小，模型性能逐渐提高。

另外，可以看出该模型每秒钟训练次数在20次左右，这是一个较为理想的训练速度。

综上所述，从损失函数的下降趋势和训练步数来看，该模型的优劣表现良好；从训练速度来看，该模型的效率也比较高。