语义分割模型训练，发现验证集的loss值震荡，而精度却正常提升，这是怎么回事？？
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损失和精确度本来也不是完全线性相关的，这取决于你用的损失函数，这本来也就是两个不同的指标啊
奖励园豆：5
我有些不太明白。。如果是这样的话，那模型好坏监控的指标应该是val_loss，还是val_acc呢？ 理论上应该是val_acc才是关注点，而实际上，很多代码都是监控val_loss。。
同时，你看看train_acc，很多时候都是，每个epoch刚开始迭代时的acc比较高，中间会逐渐降低，然后再升高，呈现波浪形趋势。。这个也让我很是疑惑。。。
@老笨啊: val_loss和val_acc都是关注指标，震荡说明你离最优点很近了，参数的更新让你的结果在最优点左右晃动，本来训练也就是震荡的逼近最优点啊
@杨宇的爸爸: 问题在于，我个人以为关注指标应该是val_acc，因为是目标。。val_loss应该只是参考指标。。同时，对于loss的震荡，我可以理解，只是幅度偏大了些，感觉哪里有问题（我也不知道是否如此）。。。