是一个常见的现象。这是因为Keras模型在训练过程中会不断地调整模型的参数,以最小化训练数据集上的损失函数。因此,模型在训练数据集上的拟合精度往往会非常高。
然而,当模型在训练数据集之外的数据上进行评估时,可能会出现评估精度低于拟合精度的情况。这是因为模型可能过度拟合了训练数据集,导致对新数据的泛化能力较差。
为了解决这个问题,可以采取以下措施:
总之,Keras模型在训练数据集上的评估精度低于拟合精度是一个常见的现象,但可以通过数据集划分、数据增强、正则化技术、模型结构调整和超参数调优等方法来提高模型的泛化能力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云