train loss和test loss的变化趋势分析

变化趋势分析
1.train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）
2.train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）
3.train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset）
4.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;（减少学习率）
5.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。（最不好的情况）
转载自：https://blog.csdn.net/u012986684/article/details/79179640
自己遇到的情况
训练GoogLeNet时遇到过第二种情况：