loss多加会怎么样

在深度学习中，loss函数是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的。如果loss函数设置不合理，会导致模型无法收敛或者过拟合等问题。如果将loss设置过高，模型会更加关注loss的值，而不是准确率，这可能会导致模型过于保守，无法充分利用数据集的信息。另一方面，如果将loss设置过低，模型可能会过度拟合训练数据，导致在测试数据上表现不佳。因此，需要根据具体情况选择合适的loss函数和合适的loss值。