神经网络训练与验证误差曲线问题：是否过拟合或可继续训练？

• 蓝色曲线为训练误差（Training Loss）：统计模型在训练数据集上的预测偏差，随epoch增加持续下降，代表模型正在不断学习拟合训练集的特征规律。
• 橙色曲线为验证误差（Validation Loss）：统计模型在未参与训练的验证数据集上的预测偏差，用来衡量模型的泛化能力，即模型对未见过的新数据的适配能力。

当前模型已经出现典型的过拟合现象。
在训练到约20个epoch时，验证误差达到最低点，此后训练误差仍在持续下降，但验证误差开始反向走高，说明模型已经开始过度学习训练集的独有特征甚至随机噪声，对新数据的泛化能力逐步降低。

不建议直接继续训练更多epoch，继续训练只会进一步加重过拟合程度。如果想要优化模型效果，可以尝试以下方案：

• 采用Early Stopping（早停）策略：直接取验证误差最低点对应的权重作为最终模型权重即可，无需继续训练。
• 增加正则化配置：可以添加L1/L2正则项、Dropout层，或者提升训练数据增强的强度，降低模型对训练集特征的过度拟合。
• 扩充训练数据集的规模，提升数据多样性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Weseng