基于Bi-LSTM模型算法，训练了10轮，结果显示train loss不断下降到了0.17；
但是test loss从0.51下降到0.47后，一直不断上升最后到0.67，这个怎么解决，修改参数设置可以解决吗?
参考GPT和自己的思路：
针对你的问题，出现train loss下降而test loss升高的情况，很可能是出现了过拟合。过拟合指的是训练集上的误差很小，但测试集上误差很大的情况，造成这种情况的原因可能是模型过于复杂，导致对训练集过度拟合，而在测试集上表现欠佳。
针对这种情况可以考虑如下解决方法：
总之，出现test loss升高的情况，可以从数据、模型结构以及超参数等多个方面分析与改进，达到优化模型的目的。
lstm在训练的时候其实小样本并不是很好，不要单单看loss，小心 overfit