损失和准确率曲线
损失和准确率曲线是机器学习中常用的评估模型性能的指标。
损失函数（也称为代价函数）是用于评估模型预测错误的函数，通常表示为模型预测值和实际值之间的差异。损失函数的值越小，模型的预测性能就越好。
准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。准确率越高，说明模型预测正确的样本越多，模型性能就越好。
正则化降低准确率
在训练过程中，损失函数和准确率都会随着训练轮次的增加而变化。通常，损失函数会逐渐减小，而准确率会逐渐增加。但是，这两个指标之间并不一定总是正相关的。有时候，随着训练的进行，损失函数继续减小，但准确率却不再增加，甚至开始下降。这种情况通常是由于过拟合导致的。
因此，在训练模型时，需要综合考虑损失函数和准确率的变化情况，以确定最佳的训练轮次和模型参数。同时，也可以通过添加正则化项、调整学习率等方法来避免过拟合，提高模型的泛化能力。

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