pytorch 序列预测 为什么验证loss远大于训练loss

Question

有谁知道这是为什么test loss会远大于train loss吗？
也尝试过减小网络深度，减小神经元数量图像也是这样
也使用过dropout，batchnomal 等方法图形也是这样，并且使用这俩方法后mae rmse 变大
也尝试过增加样本量，上图是使用14016个个样本训练的，样本增加为21024个样本后，图像还是这样，并且mape>1,完全变成劣质模型了。

Answer 1

过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的情况。这意味着模型对于训练集中的噪声和细节过度拟合，导致在未见过的数据上性能下降。

减小网络深度、减小神经元数量、使用dropout和batch normalization等方法都是为了尝试减少模型复杂度来防止过拟合。然而，在某些情况下，这些方法可能并不能有效地解决过拟合问题，或者说并不是根本原因。

如果在加入这些方法后，模型的MAE和RMSE也变大，并且增加样本量仍然没有改善模型性能，那么可能需要考虑其他原因。以下是一些可能的原因和解决方法：

当test loss远大于train loss时，过拟合可能是主要原因。在尝试减小模型复杂度、增加样本量等常见方法后仍然无法改善情况，可能需要进一步分析数据的特点和模型设计的问题，并进行适当的调整和优化。
比如：
数据不足或质量不高：即使增加样本量，如果数据的多样性不够或者存在噪声，模型也难以泛化到新的数据上。此时可以尝试获取更多的高质量数据，或者进行数据清洗和增强处理。
特征选取不当：模型的性能也受特征选择的影响。确保选择的特征具有良好的信息量和代表性。
模型复杂度不适合：模型过于简单或过于复杂都可能导致性能下降。需要根据具体问题调整模型的复杂度，实现适当的平衡。
超参数调节不当：例如学习率、正则化参数等超参数的选择也会对模型性能产生影响。尝试通过交叉验证等方法来优化超参数的选择。
这个要多实验才能确定