deep-learning - 为什么聚焦损耗如此之低而其精度也如此之低

我正在训练DenseNet169来解决二进制分类任务。

Image for loss and accuracy on training set(not validation set)

如您所见，红线损耗远低于蓝线，但红线acc几乎平行于0.78。

两次训练之间的唯一区别是，红线的学习率是8e-4，蓝线的学习率是5e-4。

那么，如何解释这种损耗太低且精度也很低的现象呢？

我认为蓝线也许是训练的正确线-随着训练的进行，准确性逐渐提高。

型号：DenseNet169
损失：焦距损失（伽玛2）。
指标：acc
对象：二进制分类
框架：tensorflow + keras