test slow（testloss值多少）

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在训练时,accuracy不变,loss一直在降低是什么原因

loss下降而accuracy不变说明已经过拟合了，可以考虑使用BN、Dropout之类的方法消除过拟合的影响，或者修改网络结构。

可能的原因：有可能是层数较少，可以尝试增加卷积层；可能性不大。之前我有出现过类似的情况，数据本身质量太低，就算训练层可以保证很高的准确率也没有什么意义，此时已经过拟合了。

降低学习率：学习率可能过大，导致模型在训练过程中过于“冲动”，从而在训练集上获得较好的Loss值，但在验证集上表现不佳。降低学习率可能会使模型更加“冷静”，从而在验证集上获得更好的性能。

这种情况通常表明您的模型出现了过拟合（overfitting），即在训练数据上表现很好，但在未见过的验证数据上表现不佳。

train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目；train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

如果使用了 L1 或者 L2正则化，正则化项仅在训练期间使用， 了训练集上的loss，但是验证或者预测时只有预测损失，所以导致了loss比训练集的低。

如何利用caffe自带的 包绘制accuracy/loss曲线

step3：绘制accuracy 和loss曲线。利用caffe中tools/extra文件夹下的plot_training_log.py文件来绘制。python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log 这里要解释下，如果你直接运行这个是会报错的。

绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线方法如下： 你可以从 /tmp 文件夹获取，名字是什么 caffe.ubuntu.u rname.log.INFO...之类。

首选需要创建一个 文件，列举出所有图像以及对应的lable，caffe包“Python/caffe/imagenet/ilsvrc_ _train. ”和“ilsvrc_ _val. ”两个文件分别是标好的训练集和验证集的文件，共分为1000类。

如何在Caffe中配置每一个层的结构最近刚在电脑上装好Caffe，由于神经网络中有不同的层结构，不同类型的层又有不同的参数，所有就根据Caffe 的说明文档做了一个简单的总结。

的accuracy，训练结束你得到了99+%的准确率，感觉好厉害的样子。你可以多跑跑几个例子，熟悉一下环境和接口。

关于testloss值多少的内容到此结束，希望对大家有所帮助。