

NN初心者です｡  
ResNetのモデルで学習を行っているのですが､図の様にtrain loss >> valid lossとなってしまいます｡  
これは問題でしょうか?  
Dropoutの層があり､dropout率を低くするとtrain
lossが改善するので､dropoutが無いvalidationで精度が高くなるということだと理解しています｡  
目的はvalid lossを低くすることなので､train loss と valid lossの差は無視して､valid
lossが最小となるようなチューニングをする､ということで良いのでしょうか｡  
それとも､train lossとvalid lossがある程度近い状態を､汎化性能の高い状態として目指すべきでしょうか｡

初歩的な質問で恐縮ですが､御意見を頂けましたら有り難いです｡

[![画像の説明をここに入力](https://i.stack.imgur.com/ckIwQ.png)](https://i.stack.imgur.com/ckIwQ.png)


CC BY-SA 4.0
2023-08-19T08:07:41.463
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question
機械学習
NN学習において､Valid Loss < Train Loss は悪ですか?