卷积神经网络的验证准确性

Question

嗨，我不熟悉深度学习和卷积神经网络。有人可以在下图中解释这个问题吗？有人告诉我，验证准确性的波动是这里的问题。但我不太了解这种波动的负面影响。为什么我们不看这个数字的最后一点？

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Answer 1

当训练了深刻的学习模块，您必须验证它。 这意味着你正在向算法显示看不见的数据。

因此验证的准确性可能会低于训练的准确性。因为有一种情况称为过度拟合。如果您的训练算法过度依赖于训练数据，并且不能很好地推广到其他不可见的数据。

在波动的问题，这可能是正常的。因为我们训练和测试算法是一种随机方式。