训练集损失函数收敛，验证集损失函数上升

训练集损失函数的收敛和验证集损失函数的上升是常见的现象。在训练模型时，我们希望模型能够在训练集上学习到数据的特征和模式，使训练集的损失函数逐渐降低。然而，当模型在训练集上过于拟合（overfitting）时，验证集的损失函数会开始上升，表示模型在未见过的数据上表现不佳。

这种现象的原因通常是因为模型在训练集上过度学习了数据的噪声或细节，导致对未知数据的泛化能力下降。为了解决这个问题，可以采用一些正则化技术，如早停法（early stopping）、Dropout 或者 L1/L2 正则化等方法，来避免过拟合并提高模型的泛化能力。