训练过程中Loss变换

训练初级阶段loss平稳减小，准确率平稳提升，当达到一定值时，loss和准确率都再很小的范围内波动。

以上是正常情况，
此时loss突然剧烈增大（非平稳增大），准确率剧烈减小。这个问题的原因可能非常多，下面猜测几种可能：

1. 有垃圾数据，比如图片与label不匹配的数据在这个时候进入了batch训练。

2. loss交替增大和减小时可能时来到了局部收敛点，此时可以减小学习率训练。

3. loss不断剧烈增大，准确率减小到0，此时可能是梯度消失或梯度爆炸了。这个可根据情况优化模型复杂度、增加数据等。