TensorFlow中loss、val_loss和accuracy、val_accuracy的含义

• loss：训练集损失值
• accuracy:训练集准确率
• val_loss:测试集损失值
• val_accruacy:测试集准确率

以下5种情况可供参考：

1. train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）
2. train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）
3. train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset）
4. train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;（减少学习率）
5. train loss 不断上升，test
   loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。（最不好的情况）

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