请问各位大佬，为什么训练时loss先下降，再上升到11左右，然后保持不变了

过拟合了啊

你这什么网络为什么训练这么多次，严重过拟合了，25k左右的时候就差不多了，你竟然训练了300k。。。

可能是与选择的学习率和损失函数有关，训练陷入局部最优了

过拟合了

过拟合了，这边建议对数据进行随机预处理，扩充数据集之后再进行重新训练

您好，我是有问必答小助手，您的问题已经有小伙伴解答了，您看下是否解决，可以追评进行沟通哦~

如果有您比较满意的答案 / 帮您提供解决思路的答案，可以点击【采纳】按钮，给回答的小伙伴一些鼓励哦～～

ps:问答VIP仅需29元，即可享受5次/月 有问必答服务，了解详情>>>https://vip.csdn.net/askvip?utm_source=1146287632

训练集loss先降后升：

1、陷入了局部最优，把学习率调低一点；

2、可能是batchsize过小；

验证集loss先降后升：

过拟合了，可以采取一些常见的dropout，正则化等等