这并不是一个编程问题，为此我深表歉意。我已经训练了我的网络并生成了这些图表。https://i.sstatic.net/89ibg.jpghttps://i.sstatic.net/sH63e.jpg

我很难找到关于准确率与验证准确率（Accuracy vs Val_Accuracy）以及损失与验证损失（Loss vs Val_loss）到底代表什么的答案。我确实明白，如果验证损失（val_loss）开始显著上升，这意味着存在过拟合现象，网络只是在记忆数据而不是在学习。能有人更详细地解释一下它们各自的含义吗？

回答：

在神经网络训练过程中，你通常会提供两组数据 – 一组是train（训练集），另一组是validation（验证集）。你的训练算法会从train（训练集）中提取数据，并通过计算和反向传播尝试降低cost（成本）函数，这个函数以某种方式表示你的模型表现如何（数值越小越好）。此外，还会为validation（验证集）计算cost（成本），而验证集是训练算法未见过的数据，这样可以检查模型是否在train（训练集）数据上过拟合（如果train loss（训练损失）显著小于validation loss（验证损失），则会发生这种情况）。除了loss（损失）之外，还可能计算其他指标 – 其中之一可能是accuracy（准确率）。有时候，这些指标能让你更好地了解模型的工作情况，因为loss（损失）可能难以理解。指标能让你更好地理解你的模型是否工作良好。