Переобучение. Значение метрики на трейне и на тесте

О чём может говорить факт того, что на трейте при изменении параметров лосс падает, а на валидации либо постоянен, либо совсем немного падает. Можно ли как-нибудь интерпретировать?

Пример:

MSE
valid: 0.07403846153846154
train: 0.16153846153846155

При уменьшении L2 с 0.2 до 0.1 train падает с 0.2 до 0.16. valid +- остаётся в одних и тех же пределах.

В задаче очень маленькая выборка: 115 примеров. Возможно, есть противоречивые примеры. 6 фичей числовых. Супер-маленькая выборка. 75 примеров в трейне. 35 на валидацаию.