Python 奇怪的验证损失曲线

我是神经网络新手，我为回归任务建立了一个神经网络。我已经绘制了损失函数，用于培训和验证。但我不确定这是否是一条好曲线。我认为这是因为val损失急剧下降。你怎么认为？ 谢谢

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这种情况可能发生，请看这篇帖子：谢谢你的帖子，我还有一个问题要问你。正如你所看到的，从25个时代开始，val损失略有增加，然后像训练一样保持平稳。这是一种过度装配的现象吗？我不认为，但我希望确认可能是过度装修的症状，是的。谢谢，我在帖子中添加了一张照片。现在val损耗不同了，并且有很大的振荡。在你看来，原因是什么？在我看来，超过25个时代，进一步训练模型是没有意义的，因为你的验证损失或多或少是恒定的。如果对模型进行多个时代的训练，可能会导致过度拟合。你可以尝试的事情很少：1。降低优化器的学习速度，以获得更为缓慢的损失曲线。2.如果可以，增加验证数据的大小，并观察是否得到类似的结果。。希望这有帮助！