准确性和损失 - 训练与验证

Question

我正在对点云数据集进行深度学习实验。 我正在使用交叉熵损失并计算准确度，如下所示

loss = F.cross_entropy(logits, labels)
acc = (torch.argmax(logits, dim=1) == labels).float().mean()

经过大约 20 次训练后，我开始关注损失和准确度图。

我可以观察到正好在第 7 个 epoch 之后（可以从第 3 个图看出），训练和验证曲线相互交叉（对于损失和准确度）并逐渐分开。我相信发生了过度拟合。有人可以提出任何其他问题和可能的解决方案吗？

谢谢！