python - TensorBoard 显示验证丢失，但未训练

Question

当我想在 TensorBoard 上展示损失时，会发生一些奇怪的事情。通常，当我使用低于 1k-2k 的 epoch 值时，一切都很好，但其他时候，TensorBoard 会显示所有验证 epoch，但会停止显示之前的 MANY 训练。此外，即使没有“平滑”，TensorBoard 也不会显示准确的损失曲线（形状或值）。 有人知道为什么吗？或如何解决？

例子：

使用 5k epoch 训练的同一模型的 TensorBoard：

训练损失值：

验证损失值：

相同信息的 Matplot：

（已经测试了具有 5-200 个神经元和 1-3 个隐藏层数的大范围 NN。）

标签： pythontensorflowmachine-learningneural-networkloss