求助：cnn网络5分类accuracy、loss曲线这样，存在什么问题？

[Crysis-H]

初学tensorflow，网上下载了一堆图片，5分类，每个分类的训练集有3000张图片，测试集100张。总共就是15000训练集，500测试集。 图片预处理都是直接resize成224*224。 cnn网络有5个卷积层，3个全连接层，基本参照vgg的结构简化了一下。 调整了几次学习率等等超参数，曲线都基本如此。 这是最后一次的曲线，学习率0.01，batch为20。 猜测是数据集有什么问题，但是检查了label没有错，不知道还有什么没考虑到。 哎，搞了三天了，显卡一直在满载，心痛

[王者灵魂]

loss曲线还是不错的，不过你的曲线严重过拟合了。

[Nicholas-L]

可能是训练集的特征不能涵盖测试集的特征

[Nicholas-L]

可进行数据增强

[guo mingyu]

验证集分了多少，还是用测试集跑的 accuracy、loss曲线属于通常范畴，但是从曲线上可以看到模型还没有训练到适合区域，加上学习率可能太大导致模型下降过快。 建议 1 增加验证集数量 2 加强数据 3 调整学习率找到最适合下降曲线 4 调整模型深度 15000张图片batch为20过于小 5 不知道你怎么设置的打乱顺序的让顺序和batch尽量保持一致 不好意思擅自说了一大堆希望有帮助