无法理解我用于多类分类的 CNN model 是否过拟合？

Question

model 的训练、测试和验证准确度很好，但历史准确度行为奇怪：这是我的 model 的总结：

我执行了执行和预测任务，得到了下一个混淆矩阵：

而准确性行为是下一个：

我不明白这是过拟合还是欠拟合还是正常行为？

添加损失 plot 以在下一个中澄清更多

提前感谢您提供任何有用的信息和帮助！

Answer 1

看起来不像过度拟合。 您的训练准确度正在提高，AVERAGE 测试准确度也在提高。 过度拟合是指测试损失有所改善，然后达到稳定水平，然后开始增加。 最好查看损失指标来监控这一点。 通常，一旦训练准确度变高，测试损失就会在很小的程度上波动。 您可以通过改变丢弃率来测试过度拟合，并查看对测试损失的影响。

Answer 2

正如你已经提到的，你的训练做得很好。

首先，我建议您使用测试数据自行检查预测。 Validation-loss 会收敛到一个特定的值。 它可能看起来有点差异，但您需要 y 轴作为参考。 最后一个时期的起伏在 91% 到 94% 之间，相对于 100% 来说并不算多（可能会改变 y 轴）。