我正在使用神经网络进行分类

在使用不同的训练轮次/阶段时，我注意到有时候在一次训练阶段之后，误分类率会增加，尽管训练次数也增加了。

我原本期望随着训练轮次的增加，误分类率会减少，但实际上在某些点上并没有发生这种情况，例如，误差在从1000到3000次训练轮次之间减少，但到了4000次轮次之后又增加了。所以我想知道这是否正常，以及这是否是网络过拟合数据的迹象？

谢谢

回答：

除非学习率和动量过高，否则针对训练数据的误分类率应该会随着轮次的增加而减少。然而，针对验证或测试数据的误分类率可能会在经过一定轮次后增加。在这种情况下，这是一个过拟合的迹象。