1.Epoch 1/10含义：模型正在进行第 1 轮训练（总共有 10 轮）。说明：一个 Epoch 表示模型完整遍历一次全部训练数据。2.625/625含义：当前 Epoch 中，共有 625 个数据批次（Batch），当前已处理完所有批次。说明：数据分批次处理是为了减少内存压力并提高训练效率。例如，如果有 50,000 条训练数据，每批 80 条，则总批次数为 50000/80 ≈ 625。3.261s 415ms/step含义：261s：完成当前 Epoch 耗时 261 秒。415ms/step：每个批次的平均处理时间为 415 毫秒。说明：通过 总时间 = 批次数量 × 每批时间 可估算训练时间。例如：625 × 0.415s ≈ 259s（与 261s 基本吻合）。4.accuracy: 0.5124和loss: 0.7134含义：accuracy：模型在训练集上的预测准确率为 51.24%。loss：模型在训练集上的损失值为 0.7134（损失越低，模型越优）。说明：训练初期准确率低是正常现象（模型还在学习）。损失值下降比准确率上升更能直接反映模型优化情况。5.val_accuracy: 0.5799和val_loss: 0.6790含义：val_accuracy：模型在验证集上的准确率为 57.99%。val_loss：模型在验证集上的损失值为 0.6790。关键点：验证集是模型未训练过的数据，用于评估泛化能力。当前验证准确率（57.99%）高于训练准确率（51.24%），可能说明：训练集和验证集的数据分布不一致。模型在训练初期对训练数据欠拟合，但验证集较简单。训练状态分析初步判断：模型处于训练早期（第 1 轮），尚未收敛（准确率较低）。验证损失（0.6790）低于训练损失（0.7134），可能是正常现象（例如使用 Dropout 等正则化技术时，训练损失会略高）。后续观察重点：理想情况：随着 Epoch 增加，训练和验证的准确率应同步上升，损失同步下降。异常情况：如果验证损失开始上升，而训练损失继续下降 → 模型过拟合（需早停或增强正则化）。如果两者均不变化 → 模型可能已收敛或学习率设置不当。改进建议调整学习率：如果后续 Epoch 准确率提升缓慢，可尝试增大学习率。监控验证集：重点关注 val_loss 是否持续下降，它是模型泛化能力的核心指标。数据检查：确保训练集和验证集的数据分布一致（例如分类任务中类别比例相似）。示例：健康训练日志的演进Epoch 1/10 → 训练准确率 51% → 验证准确率 57% Epoch 3/10 → 训练准确率 72% → 验证准确率 75% Epoch 10/10 → 训练准确率 89% → 验证准确率 88%

（最终两者接近，表明模型泛化能力良好）