loss：训练集损失值
accuracy:训练集准确率
val_loss:测试集损失值
val_accruacy:测试集准确率
以下5种情况可供参考：
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）
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）
这种情况，loss在下降，val_loss趋于不变，说明网络过拟合状态
