Nice question! There could be several reasons why your validation loss is lower than your training loss. One reason could be that you have over-regularized your model. You can try relaxing your regularization constraints by lowering your L2 weight decay strength, reducing the amount of dropout you’re applying, or increasing your model capacity (i.e., make it deeper). Another reason could be due to dropout not being applied during validation.

I hope this helps!
 คำถามที่ดี! อาจมีสาเหตุหลายประการที่ทำให้การสูญเสียการตรวจสอบของคุณต่ำกว่าการสูญเสียการฝึกอบรมของคุณ เหตุผลหนึ่งอาจเป็นเพราะคุณจัดโมเดลของคุณให้เป็นระเบียบมากเกินไป คุณสามารถลองผ่อนคลายข้อจำกัดในการทำให้เป็นมาตรฐานได้โดยการลดความแรงในการสลายตัวของน้ำหนัก L2 ลดปริมาณการหยุดกลางคันที่คุณใช้อยู่ หรือเพิ่มความจุของโมเดลของคุณ (เช่น ทำให้โมเดลลึกขึ้น) อีกสาเหตุหนึ่งอาจเป็นเพราะว่าไม่ได้ใช้การออกกลางคันระหว่างการตรวจสอบความถูกต้อง ฉันหวังว่านี่จะช่วยได้!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence