为了进行研究，我正在研究面部防欺骗。我有rose-youtu数据集，该规范可以在here中找到详细信息。问题是，无论我为模型使用哪种架构，验证损失都将不小于〜0.5，尽管我尝试了不同的架构（3D CNN，2D CNN，微调，初始），并使用了不同的正则化组合（降落， L1，L2，L1_L2），但问题是val_loss最终将以〜0.5结束，当我对测试集进行评估时，我得到〜0.7损失和〜0.85％的精度。请注意，没有过度拟合的情况发生，损失和val_loss都接近并收敛，直到达到〜0.3，这导致损失减少并且val_loss在〜0.4 0.6的范围内波动。
我没有考虑什么？这是否意味着无法对数据集进行更多的改进？