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验证损失是模型在验证集上计算得到的目标函数的值，它反映了模型在未见过的数据上的性能。通常情况下，验证损失越小，模型的性能越好。
通过监测验证损失的变化可以判断模型是否过拟合或欠拟合。当验证损失持续下降时，模型可能仍处于训练的阶段，可以继续增加训练轮数。当验证损失开始上升时，模型很可能已经过拟合，此时应该停止训练或者进行一些正则化操作，以防止模型过度学习训练集。
调优模型时，可以根据验证损失的变化来选择最佳模型。通常选择验证损失最小的模型作为最终模型，因为它具有最好的泛化能力。
如下训练损失下降，验证损失上升，训练精度提升，验证精度却未明显提升：
