我读了这个帖子，对如何解释有了些许了解
loss: 0.1350 - accuracy: 0.7074 - val_loss: 0.1711 - val_accuracy: 0.5299
但在我的情况中，损失在减少，准确率在增加，但验证损失和验证准确率只是保持在同一范围内：
val_loss 从 0.1511 到 0.2011
val_accuracy 从 0.4011 到 0.7011
这意味着什么？
回答：
损失和准确率指的是你的模型在训练数据上的表现。而验证损失和验证准确率指的是你的模型在验证集上的表现，验证集不属于训练数据。你描述的情况是你的模型在训练数据上表现越来越好，但在验证数据上没有越来越好。这意味着你的模型实际上是在学习预测训练数据，而不是学习底层的概念以实现泛化。你可能需要考虑调整模型的参数或选择完全不同的模型。
