绘制训练和验证损失曲线：可视化模型训练过程

该代码使用 Python 的 matplotlib 库绘制训练和验证损失的折线图。横轴表示训练的轮数（Epochs），纵轴表示损失值。训练损失和验证损失分别用蓝色和橙色表示。该图可以帮助我们观察模型的训练过程中损失的变化情况。如果训练损失和验证损失都在不断下降，则说明模型正在有效地学习数据的特征。如果训练损失下降而验证损失上升，则可能存在过拟合的情况，需要调整模型。

plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

代码解释：

plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')：绘制训练损失曲线，使用蓝色表示。
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')：绘制验证损失曲线，使用橙色表示。
plt.title('Training and Validation Loss')：设置图表的标题。
plt.xlabel('Epochs')：设置横轴标签为“Epochs”。
plt.ylabel('Loss')：设置纵轴标签为“Loss”。
plt.legend()：显示图例，区分训练损失和验证损失。
plt.show()：显示绘制的图形。

使用说明：

确保已经安装 matplotlib 库：pip install matplotlib
将 history.history 替换为你的训练结果数据。
运行代码即可生成训练和验证损失的曲线图。

通过分析曲线图，可以帮助我们更好地理解模型的训练过程，判断模型是否过拟合，并进行相应的调整。例如，如果发现验证损失在训练过程中上升，则可能需要调整模型结构、正则化参数等，以减轻过拟合现象。