validation - 当 epoch 数大于 1 时，测试 loss 更高是什么意思？

Question

我正在训练一个用于无监督学习的神经网络。我有一个训练集、验证集和测试集。训练和验证损失就像图中一样。我的问题是，当我只用一个 epoch 训练模型时，无论其他超参数如何，测试损失总是比我用多个 epoch 训练模型时要好。例如，使用 100 个 epoch，测试损失为 10.05。然而，相同的参数但只有 1 个 epoch，测试损失为 5.72。此外，测试损失总是高于验证损失。我认为该模型过度拟合，但我无法理解真正发生了什么。