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在跑这个tensorflow训练minist的demo时，出现了迭代次数超过35200时，就会出现training accuracy骤减，之后准确率一直在0.1附近波动。
请问有遇到过类似情况的吗？
step 34800, training accuracy 1
step 34900, training accuracy 1
step 35000, training accuracy 1
step 35100, training accuracy 1
step 35200, training accuracy 0.06
step 35300, training accuracy 0.1
step 35400, training accuracy 0.06
step 35500, training accuracy 0.06
step 35600, training accuracy 0.12
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本版专家分：245 -
是过拟合吧，一般都会一个阀值，超过这个阀值就会出现 测试数据集 的准确率降低。
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本版专家分：2088
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黄花
2018年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
2014年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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- 蓝花 2014年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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学习率过大，过小，模型假设是否符合数据的分布，都会影响训练的准确率无法进一步提升。
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超过这个阈值，出现过拟合，准确率会发生突变吗？ 准确率在0.1左右，感觉和随机猜测的概率差不多。
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这个是下载的demo，源代码中是设置的20000次，准确率应该也还可以。应该不是学习率的锅吧
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本版专家分：245
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突变是有可能的，mnist 的训练，网上有很多的说明吧。
可能性:
1、可能是算法本身就是错的。
2、训练集和测试集的分组有问题吧，测试集尽量不拿出来训练
3、训练次数不是越多越好。
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好的，谢谢。训练集和测试集，是完全分开的。