判定是否過擬合、欠擬合的一種方式
train loss 與 test loss 結果分析:
- train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;
- train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合;
- train loss 趨於不變，test loss不斷下降，說明數據集100%有問題;
- train loss 趨於不變，test loss趨於不變，說明學習遇到瓶頸，需要減小學習率或批量數目;
- train loss 不斷上升，test loss不斷上升，說明網絡結構設計不當，訓練超參數設置不當，數據集經過清洗等問題。
判定是否過擬合、欠擬合的一種方式
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