比較的小さなデータセットでディープラーニングモデルをトレーニングする場合、テスト損失は両方よりも高い一方で、検証損失はトレーニング損失よりも低くなります。テスト1は68％で平らになります。原因は何ですか、そしてそれはどのように避けることができますか？
When training a Deep Learning model on a relatively small dataset, it happens that the validation loss is lower than the training loss while the test loss is higher than both.More concrete, in terms of accuracy, the training and validation accuracies approach 99% while the test one flattens at 68%. What would be the causes and how could it be avoided?