Я прочитал несколько постов здесь и не мог полностью понять это, поэтому я решил задать вопрос сам.
Используя набор данных CIFAR-10, у меня есть модель, которая при обучении потеря проверки начинает застаиваться, вызывая переоснащение, в то время как точность тестирования продолжает увеличиваться, предполагая, что это не переоснащение? Из того, что я прочитал, кажется, что это означает, что модель правильно предсказывает, но становится все более неопределенной с увеличением потерь? Как вы можете заметить, я в замешательстве, обычно я искал бы переоснащение и выбирал количество оснований эпох, прежде чем это произойдет, однако при этом я достигну меньшей точности. В этом сценарии, что вызывает это, что я должен сделать, чтобы выбрать правильное количество эпох. Вот мои графики функции потерь и точности:
график потерь график точности