仅以下几点

• 红框：严格来说，当模型在训练中的表现优于验证集时，就会发生过拟合。因此，我会在这里说它比红色表示的更早开始，它可能确实与模型找到仅适用于训练集的更好参数有关。值得注意的是，列车损失没有显着减少。
• 绿框：在训练中，损失显着下降。发现明显更好的最小值意味着它也可能适用于验证集，并且实际上反映在 val 损失曲线中。尽管如此，损失并不比红框开头的检查点好。
• 蓝框：损失和准确性不是相互依赖的指标。准确度是对正确猜测数量（多少）的度量，而损失是对给定数据点与正确猜测的距离（离多远）的度量。

通常，较小的 LR 意味着模型在特征空间中跳得很远的“自由度”较小。因此，看到显着和快速损失减少的机会更少。正如您所建议的，您的 val 损失有轻微的向上过度拟合趋势，但与较小的 LR 在训练中允许的一样显着或快速。

另外，请注意，对于大量训练（约 55 个 epoch），您的 train loss 高于 val loss。您可能想要调查您的模型是如何进行正则化的，因为这可能会影响您的学习曲线，从而帮助您更好地推断诊断。例如，在 PyTorch 中，模型状态（model.train() 和 model.eval()）之间的训练损失显着不同。

损失是基于您的训练和验证数据集的错误总和，而准确度是使用验证数据集获得的良好结果的百分比。

所以，如果你的损失在减少并且你的准确率在增加，这意味着它在你的训练数据集中有更差的结果，但在你的验证数据集中有更好的结果。

可能有一种方法可以定义学习标准，更多地关注损失或准确性，但我不知道它是如何工作的。