网站介绍：文章浏览阅读1.3w次，点赞23次，收藏96次。 首先我们先谈谈loss和val loss 的区别： loss：训练集整体的损失值。 val loss：验证集（测试集）整体的损失值。 一般来说，我们在训练的一个模型的时候，我们都会把一个样本划分成训练集和验证集。如果我们按照训练集和测试集9:1的比例来划分，那么当我们在训练模型计算出来的loss值就会分为训练集总体loss以及测试集val loss。两者之间有大致如下的关系： 当loss下降，val_loss下降：训练正常，最好情况。 当loss下降，val_loss稳定：网络过拟合_val loss
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