基本上我loss和val_loss是完全相同的数字（0.0585）
这是好事还是坏事？
如果两者loss和val_loss大致相同，并且值正在收敛，那么您做对的可能性非常高。它表示完美拟合的场景，这意味着该模型可以正确地泛化到看不见的数据，这是一件好事。
确保以下事项：
loss随时间变化的图，看看值是否收敛training_data_set和val_data_set不一样的通常，您的模型在训练数据上的表现要优于在未知验证数据上的表现。有点过拟合是正常的，因此在理想情况下，您将拥有的是：
val_loss > loss
最终你的目标应该是val_loss尽可能地降低。一些过拟合几乎总是一件好事（val_loss略高于loss）。最后最重要的是val_loss尽可能低。
如果您还没有这样做，建议您阅读一些关于模型过度拟合和欠拟合的内容。
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