在机器学习和深度学习中，Loss 曲线是用于展示模型在训练过程中损失值变化情况的图形。

损失值（Loss）是一个用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的量化指标。通过计算每次迭代或每个训练周期的损失值，并将这些值按照时间顺序绘制出来，就形成了 Loss 曲线。

Loss 曲线的特点和作用

1. 反映模型学习进度

下降趋势：通常表示模型在学习，逐渐减小预测误差。

平稳或波动：可能意味着模型达到了性能瓶颈，或者需要调整训练策略。

2. 诊断训练问题

过拟合：训练集上的 Loss 持续下降，而验证集上的 Loss 先下降后上升。

欠拟合：训练集和验证集上的 Loss 都居高不下，下降缓慢。

3. 比较不同模型和参数

通过观察不同模型架构或超参数设置下的 Loss 曲线，选择性能更优的配置。

确定训练停止点

当 Loss 曲线在一段时间内不再有明显改善时，可以考虑停止训练，以避免过度训练。

示例

例如，在文本分类任务中，使用交叉熵损失函数。在训练初期，Loss 值可能较高，随着训练的进行，Loss 曲线逐渐下降。如果在某一时刻，曲线趋于平稳，可能表示模型已经收敛到一个较优的状态。

又比如，比较两个不同的学习率设置，学习率较大时，Loss 曲线可能在开始阶段下降迅速，但容易出现波动；学习率较小时，曲线下降平稳，但可能需要更多的训练周期才能达到较低的损失值。

总之，Loss 曲线是评估模型训练效果和诊断训练问题的重要工具，对优化模型训练过程具有重要意义。