在训练深度学习模型时,total loss用于衡量模型在训练数据上的表现,而val loss则评估其在未见数据上的泛化能力。理想情况下,train loss和val loss都应逐渐下降,而非过早地收敛于训练集,这样可以避免过拟合。 序列图 训练模型编译模型构建模型数据准备调整超参数验证模型训练模型编译模型构建模型数据准备 希望通过这篇文章...