我使用的是Python结合Keras和Tensorflow（GPU版本）。

我训练了一个卷积神经网络用于图像分类任务。当我训练网络时，训练数据上的损失函数结果如下：

在第一个周期之前：1.099

第一个周期之后：1.094

第二个周期之后：0.899

第三个周期之后：0.713

第四个周期之后：0.620722375

第五个周期之后：0.532505135

为什么损失函数的下降从第二个周期开始？为什么第一个周期之后没有下降？

提前感谢。

回答：

Keras在训练过程中计算训练数据上的损失。因此，在第一个周期，起始样本的表现非常差（因为模型尚未训练），随着训练的进行，模型实际上会变得更好，但由于起始样本的损失较差，总体损失看起来较差。

顺便提一下，你可以检查验证损失，它是在每个周期之后计算的，这将是真实损失的一个更好的指标。