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验证损失在再次下降之前先上升

是指在训练神经网络模型时，通过验证集来评估模型的性能。在训练过程中，模型会根据训练集进行参数更新，同时使用验证集来监控模型的泛化能力。

当模型在训练初期时，验证损失通常会随着训练的进行而下降，因为模型逐渐学习到了数据的特征和模式。然而，当模型开始过拟合训练数据时，验证损失可能会出现先上升的情况。

验证损失上升的原因可能是模型在训练数据上过度拟合，导致其在未见过的数据上表现较差。这种情况下，模型过于复杂或者训练数据过少可能是导致过拟合的原因。

当验证损失开始上升时，可以采取以下措施来改善模型的性能：

增加训练数据：增加更多的训练样本可以帮助模型更好地学习数据的特征，减少过拟合的风险。
减少模型复杂度：通过减少模型的层数、节点数或者使用正则化技术（如L1、L2正则化）来降低模型的复杂度，防止过拟合。
提前停止训练：当验证损失开始上升时，可以提前停止训练，避免模型进一步过拟合。
数据增强：通过对训练数据进行增强，如旋转、平移、缩放等操作，可以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。
使用正则化技术：如Dropout、Batch Normalization等正则化技术可以帮助减少过拟合的风险。
调整超参数：如学习率、批大小等超参数的调整可能对模型的性能有影响，可以尝试不同的超参数组合来改善模型的性能。

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9 | 过拟合欠拟合、训练集验证集、关闭自动求导

这一小节在开始搞神经网络之前，我们先熟悉几个概念，主要还是把模型训练的流程打通。过拟合和欠拟合我们在日常的工作中，训练好的模型往往是要去评价它的准确率的，通过此来判断我们的模型是否符合我的要求。...，验证集损失前期波动比较大，这可能是因为我们的验证集数量太少导致的，不过在500代以后训练损失和验证损失都趋于稳定。...这里作者给出了几个对比训练损失和验证损失的图片，很有意思。其中蓝色实线是训练损失，红色虚线是验证损失。...对于图A，训练损失和验证损失随着训练轮次的增长都没啥变化，表明数据并没有提供什么有价值的信息；图B中，随着训练轮次增加，训练损失逐步下降，而验证损失逐步上升，这说明出现了过拟合现象；C图中验证损失和训练损失同步下降...，是一种比较理想化的模型效果；D图中验证损失和训练损失也是同步下降，但是训练损失下降幅度更大一些，这种情况显示存在一定的过拟合，但是仍在可以接受的范围内。

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