验证损失减少，然后增加，然后再减少

Question

我有以下我正在训练的一个深度CNN分类器的交叉熵损失作为迭代函数的演变。蓝色曲线是训练集，橙色曲线是验证集。我很迷茫，怎么会出现这种情况？有没有一种方法可以解释这个问题，而不去研究数据和模型的具体内容？该怎么解释呢？我应该说模型在哪里开始过拟合？

Answer 1

如果没有更多的信息，我会说你的模型是过拟合的。

可能有很多问题，也许300......epochs，我猜吗？ 对于你的训练数据来说太多，学习率太高，你的训练和验证数据集的数据没有很好的平衡......