Python 对于我的CNN模型，我应该如何解释或直观地解释以下结果？

我正在训练一个CNN模型，它必须对4个物体进行分类。3个杯子（白色、黑色、蓝色）和1个玻璃杯。当我只对我的模型进行10个时代的训练时，我得到了25%的验证准确率，所有东西都被标记为白色杯子。然而，当我对同一个模型进行更长时间的训练时，它最终偏离了25%的准确度，上升到80%，唯一的问题是对白色杯子进行分类

换句话说，如果我能够找到分类器错误分类白色杯子的原因，那么我就有可能达到90%的验证精度。因此，我的问题是，我可以尝试找出哪些事情导致预测失误，或者哪些事情需要改进。我已经用莱姆来检查为什么我的模型会对某些东西进行分类，但我不能从中得到任何更明智的答案

模型的某些规格：

无数据扩充

5个卷积层（32、64、128、256、512）->分为全局展开、展平和2个密集层（128、4）

激活层（relu）

2000张培训图片，1000张验证图片（课程平衡）

额外：模型在两个时间段后对训练数据的准确率达到100%，在验证数据上的准确率缓慢上升到80%（大约40-50个时间段后）

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额外2：有时模型得到80%，有时只有74%

当验证精度仍然只有25%时，模型达到了100%的训练精度。训练和验证精度之间75%的差距是巨大的，这表明模型与训练数据过度拟合，可能是由于训练数据集（2000年）太小。数据扩充可能会显著减少过度拟合并提高验证精度——我将从随机裁剪、亮度和饱和度开始。收集更多不同背景、方向和光照条件下的训练数据也会有所帮助。

当验证精度仍然只有25%时，该模型达到了100%的训练精度。训练和验证精度之间75%的差距是巨大的，这表明模型与训练数据过度拟合，可能是由于训练数据集（2000年）太小。数据扩充可能会显著减少过度拟合并提高验证精度——我将从随机裁剪、亮度和饱和度开始。收集更多不同背景、方向和光照条件下的培训数据也会有所帮助。

这里可能存在多个问题。看起来你的人际网络过于适合，所以首先你可能想在训练过程中加入正规化或退出。其次，您还需要确保您的图像来自同一来源，即，如果您的培训/测试示例全部来自谷歌图像，或者具有截然不同的质量、角度、颜色等，这可能会损害网络正确分类杯子的能力

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最后，由于正在进行多类分类，您可能希望在网络的末尾添加softmax层。通过这样做，您将能够看到与其他对象相比，白色杯子的概率是多少，这有助于您进行调试。

这里可能存在多个问题。看起来你的人际网络过于适合，所以首先你可能想在训练过程中加入正规化或退出。其次，您还需要确保您的图像来自同一来源，即，如果您的培训/测试示例全部来自谷歌图像，或者具有截然不同的质量、角度、颜色等，这可能会损害网络正确分类杯子的能力

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最后，由于正在进行多类分类，您可能希望在网络的末尾添加softmax层。通过这样做，您将能够看到白色杯子与其他对象相比的概率，这有助于您进行调试。

最终差距缩小，因此我的解释是，在开始时，它会在训练数据中发现他可以分类的怪癖，但训练时间越长，越“现实”他发现的差异，也出现在验证集中最终差距会缩小，所以我的解释是，在开始时，它会在他可以分类的训练数据中发现怪癖，但训练时间越长，他发现的差异越“现实”，这也会出现在验证集中