ディープネットワーク​デザイナーにおける検​証損失の解釈について

初心者です。

現在、ディープネットワークデザイナーを用いてAlexNet の転移学習を行っています。

学習の進行状況は以下の図の通りで、学習損失と検証損失が大きく乖離しています。

これは、学習のデータセットにおいては損失は無いが、検証のデータセットでは損失が大きい。つまり過学習のような状況であるという解釈で間違いないですか？

ご回答よろしくお願いします。。

Answer 1

[Kenta]

はい、そうです。たとえばこちらのURLを参考に前処理やデータ拡張の方法を工夫してみるとよいかもしれません

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/preprocess-images-for-deep-learning.html