从 training loss 和 validation / testing loss 判断网络学习状态

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1 train loss 不断下降,test loss 不断下降,说明网络正在学习
2 train loss 不断下降,test loss 趋于不变,说明网络过拟合 （如何解决网络过拟合）
3 train loss 趋于不变,test loss 趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或者批处理大小
4 train loss 趋于不变,test loss 不断下降,说明数据集100%有问题
5 train loss 不断上升,test loss 不断上升(最终变为NaN),可能是网络结构设计不当,训练超参数设置不当,程序bug等某个问题引起