多次调用model.fit()为何损失未重置而是延续下降？

这其实是Keras（或TensorFlow Keras）里model.fit()方法的默认特性导致的——它不会在每次调用时重置模型的权重参数，而是以上一次训练结束后的权重为起点，继续进行优化训练。

给你拆解下具体原因：

• 模型权重是持久化的：你定义的model是一个持续存在的对象，第一次调用model.fit()之后，它的权重已经更新到了损失2的状态。下一次再执行model.fit()时，程序直接用当前的权重继续迭代优化，损失自然从2往下走，不会回到初始的4。如果想让每次迭代都从头训练，你得在循环里重新初始化模型权重，或者干脆新建一个模型实例。
• 验证猜想的实操方法：你可以在每次循环的开头加个重置操作试试：

  # 如果是RNN/LSTM类模型，先重置序列状态
  model.reset_states()
  # 通用的权重重置方式：重新编译并初始化权重
  model.compile(optimizer=你的优化器, loss=你的损失函数)
  # 或者更彻底的：重新构建完整模型
  model = 你的模型构建函数()  # 比如你之前写的build_model()这类函数
  

  这样每次训练就会从初始权重开始，损失也会回到初始值附近了。
• 结合你的代码逻辑来看：你现在的循环里直接反复调用model.fit()，完全没做任何重置操作，模型当然会记住上一轮的训练成果，接着优化下去。其实这个默认行为是合理的——比如你想分批喂入数据、或者训练中途插入预测/验证，肯定希望模型能延续之前的进度，而不是每次都从头再来。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shashi Tunga