[交叉熵損失和accuracy關係] 驗證集上val-loss先下降再增長，而val-accuracy一直在增長

在上一篇博文（[歌詞生成] 基於LSTM語言模型和seq2seq序列模型：數據爬取、模型思想、網絡搭建、歌詞生成）中，seq2seq訓練以後，咱們發現其在訓練集合驗證集上loss和accuracy變化以下：html 咱們首先來回顧一下過擬合的基本表現： 訓練集loss不斷下降，可是測試集的loss開始不斷增長。git 再來看咱們這個狀況，看右邊2個loss的圖，在第15個epoch以前，訓練集上的

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