train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合；train loss 趋于不变，test loss不断下降，...
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合；train loss 趋于不变，test loss不断下降，...
存在噪声。噪声指训练数据中的干扰数据。过多的干扰会导致记录了很多噪声特征，忽略了真实输入和输出之间...
间接原因可能是你的训练数据太少，或者epoch太多
个人经验:训练损失低，验证损失高，一般这个现象是属于过拟合。可以通过增大训练数据量或者对网络结构调整...
过拟合了，选个value loss最低的模型作为最终结果吧。或者调低lr，或者增加训练数据，或者换模型。
数据分布不一致，还或者是对应的GT有问题 如果先下降后上升，那应该就是过拟合了
首先检查你的代码是否正确，测试核关键的几个模块确保无误，包括数据读取，loss计算等。其他的原因就是...