Tensorflow 解释验证损失

我是神经网络的新手，我不知道如何准确地解释我得到的验证丢失的结果。我正在尝试使用tensorflow对图像进行分类。如果我绘制每个历元后得到的结果，我会得到以下结果：

我的训练准确度和验证准确度增加，我的训练损失减少，但验证损失有一些波动，虽然下降了，但与训练损失不太接近

我该如何解释呢？我不明白验证丢失的变化。验证损失没有训练损失减少那么多，这是否意味着我的拟合过度

（以防万一，我正在做25个阶段，批量大小：128，学习率：0.0001，培训/验证分割：0.4）

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感谢您的帮助

验证丢失的尖峰现象并不罕见，尤其是在早期。通常，过度拟合指的是训练损失减少，但验证损失平台在每个历元开始增加的情况。一般来说，训练精度通常高于验证精度，训练损失低于验证损失。您可以做一些事情来帮助改进验证丢失。如果模型过拟合，则添加衰减层，或者如果有多个隐藏的密集层，则最初仅使用1，如果训练精度较差，则添加更多。模型越不复杂，过度拟合的可能性越小。此外，使用可调节的学习率也会有所帮助。可以设置Keras回调reducelRonplation，以监控验证损失，并在损失未能减少时降低学习率。文档是使用回调模型检查点以最低的验证损失保存模型，并使用该模型对测试集进行预测。文档记录是

验证丢失的尖峰现象并不罕见，尤其是在早期。通常，过度拟合指的是训练损失减少，但验证损失平台在每个历元开始增加的情况。一般来说，训练精度通常高于验证精度，训练损失低于验证损失。您可以做一些事情来帮助改进验证丢失。如果模型过拟合，则添加衰减层，或者如果有多个隐藏的密集层，则最初仅使用1，如果训练精度较差，则添加更多。模型越不复杂，过度拟合的可能性越小。此外，使用可调节的学习率也会有所帮助。可以设置Keras回调reducelRonplation，以监控验证损失，并在损失未能减少时降低学习率。文档是使用回调模型检查点以最低的验证损失保存模型，并使用该模型对测试集进行预测。文件是