不知道我的用于多类分类的CNN模型是否过拟合？

Question

良好的训练，测试和验证准确性，但模型的历史准确性行为奇怪： 这是我的模型的摘要：

我执行了执行和预测任务，并且得到了下一个混淆矩阵：

下一个是Accuracy行为：

我不知道这是过度拟合还是不足拟合还是正常行为？

添加损失图以在接下来的内容中进一步阐明

在此先感谢您提供任何有用的信息和帮助！

Answer 1

看起来不合身。您的训练准确性正在提高，平均测试准确性也在提高。过度拟合是指测试损失有所改善，然后趋于平稳，然后开始增加。最好查看损失指标以进行监控。通常，一旦训练精度提高，测试损失就会在很小的程度上振荡。您可以通过更改辍学率来测试是否过拟合，并查看对测试损失的影响。

Answer 2

正如您已经提到的，您的培训做得很好。

首先，我建议您自己检查测试数据的预测。 验证损失将收敛到一个特定值。它可能看起来有些许差异，但您需要作为y轴的参考。最后一个时期的起伏在91％到94％之间，相对于100％（可能会更改y轴）而言，确实不算多。