CNN精度提高，而损耗降低

Question

我正在4类别64 x 64图像的小型数据集上训练CNN模型。除了我训练过度的问题外，还发生了一些奇怪的事情。

从一开始，培训损失就减少了。验证损失增加（再次，可能是过度训练）。但是我模型的验证准确性提高了。真奇怪损失增加时，精度如何提高？

Answer 1

很难看到您的代码。通常，会有一些意外泄漏，而您的准确性和损失实际上是在不同分布上计算的。通常是小写错或与变量名混淆。仅在术语方面，我们谈论的是 过度拟合 ，而不是过度训练。