train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;

train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;

train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集有问题;

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。

1.trian和val结果相差很大。

我说的是如果你含有BN层的话，有些人选择把BN层去掉之后，发现trian和val相差不大了。

存在的问题： 对训练集 accuracy可达0.99 loss=1e-2 -3，然而验证集 accuracy 0.5，loss 很高，试了多个初始学习率（0.1 — 0.0001）都不行

解决上述问题： 采取warm up方法 ，对上述问题有点帮助,或者换成SN层，但是显存会增大很多。

训练resnet，由于不finetune，很容易过拟合，paper《Deep Residual Learning for Image Recognition》中对cifar10的实验用了一个trick是 warm up（热身），就是先采用小的学习率（0.01）进行训练，训练了400iterations之后将学习率调整至0.1开始正式训练。

一开始，分别用了四个初始学习率 lr=0.1; 0.01; 0.001; 0.0001; 然后每1000个iterations就降低一次lr。然而这四种初始学习率都试过之后，发现，验证集的accuracy怎么都上不去，都是0.5~0.6之间，而训练集的可以到0.99。而resnet采用了batch normalization,在caffe中，batch normalization 就有一个“坑”，就是use_global_stats 的设置问题。training时候是关闭，testing的时候是要打开，deploy也是要打开的。

对于训练集accuracy达0.99，验证集accuracy是0.5+的情况，以为是batch normalization出问题，最后试了一下warm up，网络在验证集的loss才有所下降

后续补充