验证集loss上升，准确率却上升
验证集loss上升，acc也上升这种现象很常见，原因是过拟合或者训练验证数据分布不一致导致，即在训练后期，预测的结果趋向于极端，使少数预测错的样本主导了loss，但同时少数样本不影响整体的验证acc情况。ICML2020发表了一篇文章：《Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?》，描述了上述现象出现的原因，同时提出了一种flooding策略，通过超参数b控制训练loss不要过小，阻止进一步过拟合，在此情况下，使model"random walk"至一个泛化能力更好的结果，亲测flooding策略可以在部分情况下缓解上述问题。以下是关于这篇文章的介绍以及一下讨论，会帮助理解。kid丶：【论文】一行代码发一篇ICML？。
validation loss 和 accuracy 不匹配的问题（尤其是cross entropy）已经有些工作专门去研究，代表作 Guo, Chuan, et al. "On calibration of modern neural networks." ICML 2017.
这个情况在实际项目中其实挺常见的，说白了loss也好, accuracy也好，都是很片面且脆弱的评估指标。与模型结构与数据分布都有很大关系。 具体如何选择模型应该与应用场景强相关。
在我把所有分类信息打印出来之后发现是模型过于极端导致的，即模型会出现在正确分类上给出0.00..x的概率值，导致loss异常的高，超过20，因此极大的提高了平均loss，导致出现了loss升高，acc也升高的奇怪现象。
loss和准确率本身就不是完全正比的关系，loss只是方便优化的一种近似。假设题主代码写对的情况下，一种可能的原因是，那些大量正确分类的easy samples的损失之和，大于少数错误分类的样本，因此优化loss反而会降低准确率，或者反过来，loss上升准确率也上升。
说了多少次了，不要看loss，loss波动很正常，loss设的不够好导致部分上升占主导，掩盖了另一部分的下降也很正常。
看acc，看参数统计量，这才是有效的。
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