いい質問！検証損失がトレーニングの損失よりも低い理由がいくつかある可能性があります。理由の1つは、モデルを過剰に正規化したことです。L2体重減衰強度を下げたり、適用しているドロップアウトの量を減らしたり、モデル容量を増やしたりすることで、正規化の制約をリラックスさせることができます（つまり、より深くなります）。もう1つの理由は、検証中にドロップアウトが適用されないためです。

これが役立つことを願っています！
Nice question! There could be several reasons why your validation loss is lower than your training loss. One reason could be that you have over-regularized your model. You can try relaxing your regularization constraints by lowering your L2 weight decay strength, reducing the amount of dropout you’re applying, or increasing your model capacity (i.e., make it deeper). Another reason could be due to dropout not being applied during validation.

I hope this helps!