val 的loss震荡

val的loss震荡可能有几种原因。一种可能是batch size设置过小，导致训练过程中的震荡较大。通常情况下，较大的batch size可以减小训练震荡的程度。另一种可能是网络结构设计不当或者训练超参数设置不合理，导致模型在验证集上的loss无法稳定下降。此外，如果新数据与原数据的特征之间存在差异，网络对新数据特征的提取能力不足，也可能导致val的loss震荡。综上所述，要解决val的loss震荡问题，可以尝试调整batch size、优化网络结构和超参数、增加数据增强等方法来改善模型的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于 train loss、val loss训练时遇到的问题](https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/122489704)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [深度学习训练过程中loss变化情况](https://blog.csdn.net/weixin_43510203/article/details/115343803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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