训练集loss曲线下降，测试集loss曲线上升且震荡

这种情况通常被称为过拟合（Overfitting），即模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。过拟合的原因是模型过于复杂，可以通过以下方法来减少过拟合：

1. 增加训练数据：增加更多的训练数据可以有效地降低模型的过拟合程度。

2. 减少模型复杂度：可以通过减少模型的层数、神经元数等方式来减少模型复杂度。

3. 使用正则化方法：正则化方法可以通过增加惩罚项来防止模型过拟合，如L1正则化、L2正则化等。

4. 集成学习方法：将多个模型的预测结果进行综合可以有效地降低模型的过拟合程度，如Bagging、Boosting等。

5. Dropout方法：在训练过程中随机选择一些神经元进行“关闭”，从而防止模型过拟合。

以上方法可以单独使用，也可以组合使用。需要根据具体情况进行选择。