机器学习中的训练与损失 test and loss （训练loss不下降原因集合）

train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;

train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;

train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;

train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;

train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

参考文章1：深入了解机器学习 (Descending into ML)：训练与损失

参考文章2：训练loss不下降原因集合

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