验证损失函数来回震荡收敛

在深度学习中，我们通常会使用验证损失函数来评估模型的性能。如果验证损失函数收敛得很慢或者来回震荡，可能会导致模型性能较差。这种情况通常是由于模型过拟合导致的。

过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。这是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致对于新的数据无法泛化。

当模型出现过拟合时，我们可以通过以下方式来解决收敛问题：
1. 增加训练数据：通过增加训练数据量来使模型更好地泛化。
2. 简化模型：通过减少模型的复杂度来避免过拟合。
3. 使用正则化技术：如L1、L2正则化等，来避免过拟合。
4. 使用dropout技术：在训练过程中随机丢弃一些神经元，来避免过拟合。