深度学习loss骤降

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

具体来说，当模型刚开始训练时，由于其对数据分布的不完全了解，loss通常会比较大，这意味着模型预测的结果与真实结果存在较大的差异。然而，随着训练的进行，模型逐渐学习到了数据的分布，并开始提高其预测精度，这可能导致loss逐渐降低。

此外，还有一些因素可能影响loss骤降的速度和程度。例如，调整学习率可以影响模型训练的速度和收敛程度。如果学习率过大，可能会导致模型在训练过程中震荡或无法收敛；如果学习率过小，则可能会导致模型收敛速度过慢。因此，选择合适的学习率对于实现loss骤降是非常重要的。

此外，还可以尝试调整正则化参数、扩大数据集、调整模型结构、使用梯度裁剪等技巧来提高模型的性能，从而更好地降低loss。

其实刚开始我也一脸懵，我也没想到loss会降得这么快？