Oi, Pedro, tudo bem?
Desculpe a demora em te responder!
Primeiramente, é importante entender que a acurácia e o loss são duas métricas diferentes. A acurácia é uma medida de quão frequentemente o modelo faz a previsão correta, enquanto o loss é uma medida de quão longe as previsões do modelo estão do valor real.
Um loss elevado com uma acurácia alta pode indicar overfitting. Overfitting ocorre quando o modelo é ótimo em prever os dados de treinamento, mas não tão bom em prever dados novos, desconhecidos. Isso pode ser causado por um modelo muito complexo ou por treinar com 'poucos dados', como você sugeriu.
Um loss elevado, pode ocorrer quando seu modelo tem dificuldades em aprender com os dados. Isso pode ser causado por várias razões, incluindo a qualidade dos dados, a arquitetura do modelo, ou os hiperparâmetros escolhidos. Para melhorar o seu modelo, você pode tentar algumas coisas:
- Aumentar a quantidade de dados: se você tem acesso a mais dados, treinar com mais dados pode ajudar o seu modelo a aprender melhor.
- Ajustar a arquitetura do modelo: experimente alterar a quantidade de camadas ou neurônios na sua rede neural. Às vezes, um modelo mais simples ou mais complexo pode funcionar melhor.
- Ajustar os hiperparâmetros: experimente diferentes taxas de aprendizado, funções de ativação, ou outros hiperparâmetros.
- Regularização: adicionar regularização (como dropout ou regularização L1/L2) pode ajudar a prevenir overfitting.
Lembre-se que essas são apenas sugestões e que a melhor solução pode variar dependendo do seu problema específico.
Espero ter ajudado. Caso tenha dúvidas, não hesite em postar no fórum!
Abraços e bons estudos!
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