Потери и точность данных val в процессе подгонки не равны процессу оценки. И я использовал image_generator. Код в приложении. incep_v3.py - это подходящий код, model_app.py - это проверочный код.
E: \ Jason \ incep_v3.py
E: \ Jason \ model_app. py
Журнал установки:
Epoch 00001: saving model to ./training2/cp-01.ckpt
Epoch 2/30
150/150 [==============================] - 368s 2s/step - loss: 0.0675 - accuracy: 0.9787 - val_loss: 0.1083 - val_accuracy: 0.9375
Epoch 00002: saving model to ./training2/cp-02.ckpt
Epoch 3/30
150/150 [==============================] - 382s 3s/step - loss: 0.0506 - accuracy: 0.9808 - val_loss: 0.0429 - val_accuracy: 1.0000
Epoch 00003: saving model to ./training2/cp-03.ckpt
Epoch 4/30
150/150 [==============================] - 335s 2s/step - loss: 0.0433 - accuracy: 0.9833 - val_loss: 0.1925 - val_accuracy: 0.8750
Epoch 00004: saving model to ./training2/cp-04.ckpt
Epoch 5/30
150/150 [==============================] - 337s 2s/step - loss: 0.0573 - accuracy: 0.9792 - val_loss: 0.2156 - val_accuracy: 0.9375
Epoch 00005: saving model to ./training2/cp-05.ckpt
Epoch 6/30
150/150 [==============================] - 336s 2s/step - loss: 0.0383 - accuracy: 0.9867 - val_loss: 0.0069 - val_accuracy: 1.0000
Я загружаю cp-05.ckpt для оценки, журнал оценки: 0.20122399926185608 0,9712499976158142