我在训练神经网络时，验证准确率在第8个epoch突然下降，这意味着什么？
Train for 281 steps, validate for 24 stepsEpoch 1/10281/281 [==============================] - 106s 378ms/step - loss: 1.5758 - accuracy: 0.8089 - val_loss: 1.8909 - val_accuracy: 0.4766Epoch 2/10281/281 [==============================] - 99s 353ms/step - loss: 1.5057 - accuracy: 0.8715 - val_loss: 1.7364 - val_accuracy: 0.6276Epoch 3/10281/281 [==============================] - 99s 353ms/step - loss: 1.4829 - accuracy: 0.8929 - val_loss: 1.5347 - val_accuracy: 0.8398Epoch 4/10281/281 [==============================] - 99s 353ms/step - loss: 1.4445 - accuracy: 0.9301 - val_loss: 1.5551 - val_accuracy: 0.8047Epoch 5/10281/281 [==============================] - 99s 353ms/step - loss: 1.4331 - accuracy: 0.9412 - val_loss: 1.5043 - val_accuracy: 0.8659Epoch 6/10281/281 [==============================] - 97s 344ms/step - loss: 1.4100 - accuracy: 0.9639 - val_loss: 1.5562 - val_accuracy: 0.8151Epoch 7/10281/281 [==============================] - 96s 342ms/step - loss: 1.4140 - accuracy: 0.9585 - val_loss: 1.4935 - val_accuracy: 0.8737Epoch 8/10281/281 [==============================] - 96s 341ms/step - loss: 1.4173 - accuracy: 0.9567 - val_loss: 1.7569 - val_accuracy: 0.6055Epoch 9/10281/281 [==============================] - 96s 340ms/step - loss: 1.4241 - accuracy: 0.9490 - val_loss: 1.4756 - val_accuracy: 0.9023Epoch 10/10281/281 [==============================] - 96s 340ms/step - loss: 1.4067 - accuracy: 0.9662 - val_loss: 1.4167 - val_accuracy: 0.9648
回答：
验证损失和训练损失的突然下降是由于批次训练引起的；本质上，只有在使用整个数据集而不是批次进行训练时，收敛才会平滑。因此，这种下降（无论是训练还是验证）都是正常现象。
- val_loss:
1.4935– val_accuracy:0.8737(前一个epoch) - val_loss:
1.7569– val_accuracy:0.6055(下降的epoch) - val_loss:
1.4756– val_accuracy:0.9023(下一个epoch)
如果你观察验证损失，它只是增加了0.26；然而，这导致了你的准确率下降了27%。在这种情况下，这是因为你的模型在进行预测时（至少在训练的这个阶段）没有把握。
想象一下，你有一个二分类模型（区分苹果和橙子）。在每次预测中，当真实标签是苹果时，网络对图像是苹果的信心只有51%。我们有真实的苹果标签，而Keras在幕后默认的信心阈值是50%。那么所有的预测都是正确的，你会有很好的准确率。
然而，现在到了“有问题的”epoch。由于经过另一个epoch的训练后，你的神经网络权重值发生了变化，当你在验证数据集上进行预测时，你对每个真实苹果标签的信心只有48-49%，同样，由于阈值是50%，你得到的准确率比前一个epoch要差得多。
从前面的解释中你可以推断，你正在经历的这种特殊情况对损失的影响不大，但对准确率的影响很大。在反向传播过程中，它对损失的影响不大，因为在计算损失时，信心预测从49%到51%的差异并不是一个非常显著的差异（如你所见，在你的案例中，只有0.26%）。最终，即使在“前一个epoch”，当模型正确预测出苹果时，神经网络的信心也不是那么高，只是对苹果的信心只有51%，而不是95%那样高。
