为什么val损失增加而val精度仍在增加？

时间：2017-12-23 05:55:52

标签： machine-learning neural-network computer-vision deep-learning

我正在训练一个简单的cifar10分类神经网络。在训练期间，我发现了一些奇怪的东西。这是我的学习曲线和准确性图。

这是我的交叉熵损失的训练和测试（红色是测试，蓝色是训练）

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这是我的训练和测试的分类准确度（颜色与上面相同）

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我一直认为损失和准确性是一致的。谁可以告诉我它是如何发生的？不管怎样，谢谢！

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