神經網路訓練loss值不下降原因集合

train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習;

train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合;

train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100%有問題;

train loss 趨於不變，test loss趨於不變，說明學習遇到瓶頸，需要減小學習率或批量數目;

train loss 不斷上公升，test loss不斷上公升，說明網路結構設計不當，訓練超引數設定不當，資料集經過清洗等問題。

神經網路訓練loss不下降原因集合

train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習 train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合 train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100 有問題 train loss 趨於不變，test loss趨於不變，...

網路訓練時loss不下降的原因

1.網路訓練時train loss與test loss的結果分析 1 train loss不斷下降，test loss不斷下降 可能發生的原因 網路還在學習中，loss在穩步下降。2 train loss不斷下降，test loss趨於不變 可能發生的原因 網路出現過擬合的現象，因此在訓練集上表現為...

訓練loss不下降原因集合

train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網路仍在學習 train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網路過擬合 train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明資料集100 有問題 train loss 趨於不變，test loss趨於不變，...