验证损失持续减少，而训练损失在3个时期后开始增加

，这是一个常见的现象，被称为过拟合（overfitting）。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的情况。

过拟合的原因是模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和细节，导致对未见过的数据的泛化能力下降。为了解决过拟合问题，可以采取以下方法：

1. 数据集扩充（Data Augmentation）：通过对训练数据进行一系列的变换和扩充，增加数据的多样性，减少模型对训练数据的依赖性。
2. 正则化（Regularization）：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型的复杂度，防止模型过度拟合训练数据。
3. 提前停止（Early Stopping）：在训练过程中监控验证损失，当验证损失开始上升时停止训练，避免模型过拟合。
4. Dropout：在神经网络中引入Dropout层，随机丢弃一部分神经元的输出，减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。
5. 模型集成（Model Ensemble）：通过将多个不同的模型进行组合，取平均或投票的方式来减少过拟合的影响。

对于验证损失持续减少而训练损失开始增加的情况，可以考虑以上方法来解决过拟合问题。在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）来进行模型训练和优化。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户解决过拟合等常见问题。

参考链接：

• 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tcmlp