在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

1. 很少看到测试损失曲线图的几个原因:

1. 测试集数据在模型训练过程中不被使用,它仅用于最后评估已训练模型的性能。因此测试损失对模型训练没有直接影响,也无法反馈训练过程信息。

2. 显示测试损失会产生过拟合现象。研究人员可能会根据测试损失继续调整模型,从而让模型过分符合测试数据集,但对新的未见数据效果不佳。

3. 验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行模型选择。而测试集结果通常只在论文结束给出最终性能,用来与其他工作进行公平比较。

所以总体来说,测试损失曲线很少展示主要是为了防止过拟合,保证测试结果的公平性与可靠性,同时验证损失曲线已经可以很好地反映模型的泛化表现。

2. 总结

训练损失曲线图、验证损失曲线图都是机器学习中常用的图表，用于展示模型训练和验证过程中的损失变化情况。

训练损失曲线图：它显示了模型在训练数据上的损失随训练迭代次数的变化情况。随着训练的进行，模型不断优化参数，损失逐渐降低。训练损失曲线图可以帮助我们了解模型在训练集上的表现。

验证损失曲线图：与训练损失曲线图类似，但它显示了模型在验证数据上的损失随训练迭代次数的变化情况。验证损失用于调整模型超参数和防止过拟合。验证损失曲线图可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现。