验证损失既不增加也不减少

Question

通常，当模型过度拟合时，验证损失增加，训练损失从过度拟合的角度下降。但在我的案例中，培训损失仍然下降，但验证损失保持在同一水平。因此，验证精度也保持在同一水平，但训练精度提高。我正在尝试使用UNet从3D体积重建2D图像。当我试图从2D图像重建3D体积时，也是这样，但损失更大，精确度更低。有人能解释为什么验证损失不会从过度拟合的角度下降的曲线吗

Answer 1

趋势表明您的模型过于合适。克服过度装配的方法包括：

1. 使用数据扩充
2. 使用更多数据
3. 使用辍学
4. 使用正则化
5. 试着放慢你的学习速度