这样的损失函数曲线的走势是对的吗？？

Question

深度学习初学者，想问一下我这个loss曲线函数有什么问题吗，是不是验证集的损失函数曲线高高低低的不太对啊？还是是正常的？？再训练训练观察一下？要是不正常的，该从哪些方面入手改正呢？？学习率调小？？

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以参考下这篇文章：第一次分类器训练过程（看loss曲线想问题）
• 除此之外, 这篇博客: 训练过程--对loss和acc的分析、处理中的 单独观察训练集loss曲线 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

    1）如果你的 learning_rate_policy 是 step 或者其他变化类型的话, loss 曲线可以帮助你选择一个比较合适的 stepsize；
    2）如果loss曲线表现出线性（下降缓慢）表明学习率太低；
    3）如果loss不再下降，表明学习率太高陷入局部最小值；
    4）曲线的宽度和batch size有关，如果宽度太宽，说明相邻batch间的变化太大，应该减小batch size。

• 以下回答来自chatgpt:

  回答：

  首先要明确的是，验证集损失函数曲线呈现高高低低的趋势并不一定是不正常的，这可能是因为模型的训练过程中出现了一些波动导致的。但是如果这种现象出现的频率比较高，那么就需要考虑调整一些参数进行优化了。

  如果想要解决这个问题，可以从以下几个方面入手：

  1. 调整学习率。学习率是优化深度学习模型中一个非常重要的参数，如果学习率不合适可能会导致模型效果不佳，在进行模型训练时，可以先选择一个较小的学习率，然后随着训练的进行逐步增大学习率，观察模型的表现情况，逐步调整到合适的学习率。

  2.使用正则化。正则化是减少模型过拟合的常用方法，通过在损失函数中添加正则化项来约束模型的复杂度，可以防止模型过拟合。

  1. 改变模型结构。如果以上两种方法都调整后，模型的效果仍然不尽人意，可以考虑改变模型的结构，例如增加或减少网络层数，改变卷积核大小等等。

  2. 调整数据集。在进行深度学习训练时，数据集的质量和规模对模型的影响非常大，可以尝试使用更大更优质的数据集进行训练，从而提高模型的效果。

  综上所述，如果验证集损失函数曲线呈现高高低低的趋势比较频繁，可以参考以上方法进行优化，尝试找到适合自己模型的最优参数和结构。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^