深度学习训练指标详解

指标定义与作用

指标	定义	作用
Loss	模型在训练集上的损失值，表示预测值与真实值之间的差异	用于优化模型参数，反映模型在训练数据上的拟合程度
Accuracy	模型在训练集上的准确率，表示预测正确的样本数占总样本数的比例	直观反映模型在训练数据上的分类性能
val_loss	模型在验证集上的损失值，表示模型在未见数据上的预测误差	评估模型的泛化能力，判断是否过拟合或欠拟合
val_acc	模型在验证集上的准确率，表示模型在未见数据上的分类性能	评估模型在未见数据上的表现，是选择最终模型的重要依据

现象	Loss	Accuracy	val_loss	val_acc	结论
过拟合	很低	很高	较高	较低	模型过拟合
欠拟合	较高	较低	较高	较低	模型欠拟合
理想情况	较低	较高	较低	较高	模型表现良好

问题	可能原因	优化策略
Loss 下降缓慢	学习率过高或过低，模型复杂度不足	调整学习率，增加模型复杂度（如增加网络层数或神经元数量）
val_loss 上升，val_acc 下降	模型过拟合	使用正则化（如 L2 正则化、Dropout），增加数据增强，或采用早停策略
Loss 和 val_loss 都较高	模型欠拟合	增加模型复杂度，延长训练时间，或调整学习率
Accuracy 和 val_acc 差距较大	模型过拟合或数据分布不一致	检查数据分布，增加正则化，或使用更复杂的模型

通过这些表格，您可以快速理解 Loss、Accuracy、val_loss 和 val_acc 的含义、作用以及它们之间的关系，并掌握如何根据这些指标的变化趋势来调试和优化模型。