我是神经网络的新手，我不知道如何准确地将我得到的结果解释为验证损失的结果。我正在尝试使用tensorflow对图像进行分类。如果我在每个历元之后绘制我得到的结果，我会得到以下结果：在此处输入图像描述
我的训练准确性和验证准确性提高了，我的训练损失减少了，但验证损失有一些小问题，尽管它下降了，但与训练损失不太接近。
我应该如何解释？我不理解验证损失中的变化。验证损失没有像训练损失那样减少，这是否意味着我有过度拟合？
(以防万一，我正在做25个时期，批量：128，学习率：0.0001，训练/验证分割：0.4(
感谢的帮助
验证损失的激增并不罕见，尤其是在早期。通常，过度拟合是指训练损失减少，但验证损失平稳期随后开始增加的情况。通常，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善验证损失。如果模型过于拟合，则添加缺失层，或者如果有多个隐藏的密集层，则最初只使用1，然后在训练精度较差的情况下添加更多。模型越不复杂，过度拟合的可能性就越小。使用可调节的学习率也有帮助。Keras回调ReduceLROnPlateau可以设置为监控验证损失，并在损失未能减少时降低学习率。文档在这里。使用回调ModelCheckpoint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。文档在这里。