train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）
Early stopping方法的具体做法是：
在每一个Epoch结束时（一个Epoch集为对所有的训练数据的一轮遍历）计算
validation dataaccuracy，当accuracy不再提高时，就停止训练。
这种做法很符合直观感受，因为accurary都不再提高了，在继续训练也是无益的，只会提高训练的时间。
那么该做法的一个重点便是怎样才认为validation accurary不再提高了呢？
并不是说validation accuracy一降下来便认为不再提高了，因为可能经过这个Epoch后，accuracy降低了，
但是随后的Epoch又让accuracy又上去了，所以不能根据一两次的连续降低就判断不再提高。
一般的做法是，在训练的过程中，记录到目前为止最好的validation accuracy，
当连续10次Epoch（或者更多次）没达到最佳accuracy时，则可以认为accuracy不再提高了。
此时便可以停止迭代了（Early Stopping）。
这种策略也称为“No-improvement-in-n”，n即Epoch的次数，可以根据实际情况取，如10、20、30……
train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset）
train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;（减少学习率） train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。（最不好的情况）