【发布时间】：2020-04-20 14:51:36
【问题描述】：
我已经使用 LSTM - Pytorch 中的线性模块构建了一个模型，用于分类问题（10 类）。我正在训练模型，并且对于每个 epoch，我都会在 training set 中输出 loss 和 accuracy。输出如下：
纪元：0 开始！
损失：2.301875352859497
账号：0.11388888888888889
纪元：1 开始！
损失：2.2759320735931396
累积：0.29
纪元：2 开始！
损失：2.2510263919830322
账号：0.4872222222222222
纪元：3 开始！
损失：2.225804567337036
账号：0.6066666666666667
纪元：4 开始！
损失：2.199286699295044
账号：0.6511111111111111
纪元：5 开始！
损失：2.1704766750335693
累计：0.6855555555555556
纪元：6 开始！
损失：2.1381614208221436
账号：0.7038888888888889
纪元：7 开始！
损失：2.1007182598114014
账号：0.7194444444444444
纪元：8 开始！
损失：2.0557992458343506
账号：0.7283333333333334
纪元：9 开始！
损失：1.9998993873596191
账号：0.7427777777777778
纪元：10 开始！
损失：1.9277743101119995
账号：0.7527777777777778
纪元：11 开始！
损失：1.8325848579406738
账号：0.7483333333333333
纪元：12 开始！
损失：1.712520718574524
账号：0.7077777777777777
纪元：13 开始！
损失：1.6056485176086426
账号：0.6305555555555555
纪元：14 开始！
损失：1.5910680294036865
账号：0.4938888888888889
纪元：15 开始！
损失：1.6259561777114868
累计：0.41555555555555557
纪元：16 开始！
损失：1.892195224761963
账号：0.3655555555555556
纪元：17 开始！
损失：1.4949012994766235
帐号：0.47944444444444445
纪元：18 开始！
损失：1.4332982301712036
账号：0.48833333333333334
对于损失函数，我使用了 nn.CrossEntropyLoss 和 Adam Optimizer。
尽管损失在不断减少，但准确度会一直提高到 epoch 10，然后由于某种原因开始下降。
为什么会这样？
即使我的模型是过拟合的，那不是说准确率应该很高吗？？ （总是说在训练集而不是验证集上测量的准确性和损失）
【问题讨论】：
标签： neural-network pytorch lstm loss-function cross-entropy