获得非常大的损失和val_loss值

Question

我做了回归问题，因为val_loss非常高，接近5000，损失接近1100。 我标准化了输入数据。还使用了早期的回调函数。

      model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(1)
  ])

  optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001)

  model.compile(loss='mse',
                optimizer=optimizer,
                metrics=['mae', 'mse'])

这是输出 te

我尝试了3000个时代。它在某个点之后增加了val_loss

这是历史 history image

MAE vs epochs plot

MSE vs epochs plot