可以通过查看训练集和测试集的loss变化来判断。

一、loss的变化情况分为以下几种情况:

1.train loss 下降,val loss下降: 表明网络还在学习

2. train loss下降,val loss稳定:网络过拟合

3.train loss稳定,val loss下降:数据集有问题

4.train loss稳定,val loss稳定:可能已经收敛,或者学习遇到瓶颈,可以调小学习率试试

5.train loss上升,val loss上升:网络结构设计有问题,或者训练参数设置不当等,及时停止学习,调整代码

二、根据训练曲线判断是否收敛

1.欠拟合:欠拟合一般有两种典型表现

①loss曲线趋于水平或维持相对较高的loss值

②训练结束时,train loss依然持续减少,且val loss 有较大波动

2.过拟合:过拟合指的是模型对训练集学习的太好,导致网络泛化能力差,在验证集上反而效果不好。

3.模型收敛:train loss 下降趋于稳定,val loss 下降也趋于稳定,且train loss 的值与val loss 的值相差不大

参考:机器学习如何判断模型训练是否充分_怎么看模型是否收敛_supermapsupport的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/123912542?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-1-123912542-blog-122102672.pc_relevant_landingrelevant&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relevant_index=4