loss和val_loss

loss和val_loss是在训练神经网络模型时用来评估模型性能的指标。loss表示在训练集上的损失值，而val_loss表示在验证集上的损失值。损失值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差距越小，即模型的性能越好。通常情况下，我们希望训练过程中的loss和val_loss都能随着训练的进行逐渐减小，这表示模型在学习和泛化能力上都有不错的表现。然而，如果在训练过程中loss下降而val_loss上升，可能意味着模型开始过拟合，即在训练集上表现良好但在验证集上表现较差。此时，我们可以考虑停止训练，进行数据增强或正则化等操作来防止过拟合的发生。如果loss和val_loss都不再下降，可能表示模型已经达到了学习的瓶颈，此时可以尝试调整学习率或批量数目来进一步优化模型。如果loss不变而val_loss下降，可能意味着数据集存在问题。如果loss和val_loss都上升，可能表示模型结构设计不当，训练超参数设置不当，或者数据集经过清洗。通过观察loss和val_loss的变化趋势，我们可以对模型的训练过程进行评估和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于神经网络的模型训练时loss和val_loss变化的问题（笔记整理）](https://blog.csdn.net/m0_60166035/article/details/123426783)[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* *3* [Tensorflow画loss和val_loss 、accuracy和 val_accuracy的图（便于分析）](https://blog.csdn.net/weixin_45532899/article/details/124329669)[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]
[ .reference_list ]