確かに、私は簡単な言葉で説明させていただきます！

機械学習モデルをトレーニングするとき、正確な予測を行うためにそれを教えようとしています。これを行うには、多くの例を挙げて、それらから学習させます。モデルは、より良い予測を行うことができるように、内部パラメーターを調整することで学習します。

トレーニング中、モデルは多くの例を見て、パラメーターを調整して、これらの例でより良い予測を行います。しかし、モデルは以前に検証の例を見たことがないため、それらにも同様に機能しない可能性があります。

検証の損失がトレーニングの損失よりも低い場合、モデルはトレーニングの例よりも検証の例をうまくやっていることを意味します。これはいくつかの理由で発生す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可能性があることです。正規化は、過剰適合を防ぐために使用される手法です。これは、モデルが複雑すぎて、基礎となるパターンを学ぶ代わりにトレーニングの例を記憶し始めるときです。過度に正規化すると、モデルが簡単になりすぎて、データの重要なパターンを学習できないようにします。

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。ドロップアウトは、トレーニング中にモデル内のニューロンの一部をランダムにドロップアウトすることにより、過剰適合を防ぐために使用される手法です。これにより、モデルがより堅牢な機能を学習するのに役立ちます。ただし、検証中、すべてのニューロンが使用され、パフォーマンスが向上する可能性があります。

これらの問題に対処するために、正則化の制約を調整したり、ドロップアウトの量を変更したり、モデル容量を増やしたりすることを試みることができます（より深くまたは広くなります）。これにより、モデルがより複雑なパターンを学習し、トレーニングの例と検証例の両方でパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
Sure, I'd be happy to explain in simpler terms!

When you train a machine learning model, you're trying to teach it to make accurate predictions. To do this, you give it lots of examples and let it learn from them. The model learns by adjusting its internal parameters so that it can make better predictions.

During training, the model sees lots of examples and tries to adjust its parameters to make better predictions on those examples. But the model hasn't seen the validation examples before, so it might not do as well on them.

If your validation loss is lower than your training loss, it means that the model is doing better on the validation examples than it is on the training examples. This can happen for a few reasons.

One reason is that you may have over-regularized your model. Regularization is a technique used to prevent overfitting, which is when a model is too complex and starts to memorize the training examples instead of learning the underlying patterns. Over-regularization can make the model too simple and prevent it from learning important patterns in the data.

Another reason could be due to dropout not being applied during validation. Dropout is a technique used to prevent overfitting by randomly dropping out some of the neurons in the model during training. This can help the model learn more robust features. However, during validation, all neurons are used, which can lead to better performance.

To address these issues, you can try adjusting the regularization constraints, changing the amount of dropout, or increasing the model capacity (making it deeper or wider). This can help the model learn more complex patterns and perform better on both training and validation examples.