逻辑回归模型损失函数先下降后升高，训练准确率先升高后下降是什么原因

逻辑回归模型的损失函数是交叉熵损失函数，它是一个非凸函数，因此在训练过程中可能会出现先下降后升高的情况。这是因为在模型训练的早期，模型的参数还没有被充分地调整，因此损失函数下降较快，但随着训练的进行，模型的参数逐渐趋于收敛，损失函数的下降速度会变慢，甚至出现反弹的情况。

训练准确率先升高后下降可能是由于模型过拟合导致的。在训练初期，模型的泛化能力较差，但随着训练次数的增加，模型逐渐学习到了训练数据的细节信息，训练准确率得到了提高。然而，当模型开始过拟合时，它开始过度关注训练数据的噪声而不是真正的模式，这导致模型在测试数据上的表现变差，因此训练准确率下降。