使用有多层全连接层的神经网络做回归分析，调了很久的参数和结构都不能让mse降到很小，总是在1000附近蹦哒，R²最好也只能到0.72左右。图1是val_loss和loss的图像，看起来像模型遇到瓶颈了，但是减小batch_size的作用也很小。请问根据这幅图，我应该怎么调整网络呢？图2是网络部分的Python代码
(图1)
(图2)
这样的val_loss和loss的图像表示什么
(图2)
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关注增加学习率衰减策略，另外加上数据清洗
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