训练集的相对损失指标一开始往往大于验证集的相对损失指标，随着训练的进行，训练集的相对损失指标会小于验证集的，这意味着过拟合，但这并不意味着训练的收敛，随着继续训练，验证集和训练集的指标仍然会一定程度上继续变好。