我在使用Keras开发一个在线学习应用程序，使用的是model.train_on_batch(x_batch, y_batch)。我尝试逐步增加训练数据，并绘制了训练和测试的损失。结果如下，
看到测试损失在下降是件好事，但我在Andrew Ng的机器学习课程中学到，如果我有一个像深度神经网络这样强大的模型，逐步增加训练数据时，训练损失应该会增加，而测试损失应该会减少。所以，我感到非常困惑。下面是他的幻灯片的截图。
回答：
正如我在Andrew Ng的机器学习课程中学到的，如果我有一个像深度神经网络这样强大的模型，逐步增加训练数据时，训练损失应该会增加，而测试损失应该会减少。
是的，这是正确的。假设你使用的是非常少的训练数据，并且使用一个强大的模型进行训练。在这种情况下，你的模型能够记住每个训练样本，模型设置对训练数据非常具体，模型知道每个训练样本及其输出标签，因此训练损失会非常小。但同样的设置在测试数据上会失败，并产生不好的结果，这就是我们所说的模型过拟合。
避免过拟合的解决方案包括：
- 增加训练数据：当你增加训练数据时，你的模型无法记住所有训练数据，但它会尝试找到一些适用于大多数训练数据的通用设置，以在训练过程中减少损失。但同样的通用设置也可能适用于预测测试数据。因此，通过增加训练数据，训练损失会增加，但测试损失会减少，这是预测所期望的结果。
- 降低模型复杂度：这里也适用同样的原理，当你降低模型复杂度时，你的模型无法记住所有训练数据。因此，训练损失增加而测试损失减少。
现在回到你的问题。为什么这不适用于你的情况？
我强烈认为你绘制的图表是在训练阶段。在神经网络设置中，模型的初始权重是随机设置的，因此在第一个批次上会产生非常高的训练误差，并使用反向传播更新参数变量。现在，当处理第二个批次时，模型已经从第一个批次中学到了一些关于训练数据的东西，因此预期第二个批次的误差会稍微低一些。这在每个后续批次中都会继续。你生成的图表是在模型训练期间的，这正是我们在训练中看到的行为。
如果你想测试Andrew Ng的假设，那么将你的训练数据分成1/4、1/2、…1等不同大小的集合。训练每个数据集，直到你的训练损失减少。在每个数据集的最终迭代结果中，你可以观察到，训练样本较少的模型产生较低的训练误差和较高的测试误差，随着数据规模的增加，训练误差增加但测试误差减少。
