1.train loss 不断下降，dev（或test） loss不断下降：说明网络仍在学习。
2.train loss 不断下降，dev（或test） loss趋于不变：说明网络过拟合。
3.train loss 趋于不变，dev（或test） loss不断下降：说明数据集100%有问题。
4.train loss 趋于不变，dev（或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，或者是数据集有问题（数据集标注错误数据比较多）。
5.train loss 不断上升，dev（或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，数据集未经过清洗等问题。
测试集准确率低
1.训练集准确率低，测试集准确率低 ---- 欠拟合
2.训练集准确率高，测试集准确率低 ---- 过拟合