用训练的模型进行测试，不同epoch的模型对每个类别的识别率差别很大，这是怎么回事呢？

例如，训练模型的时候，测试集的精度在epoch=10、epoch=30的时候可能相差不，但是实际上用混淆矩阵查看，会发现总的测试精度虽然差不多，但实际上不同epoch对每种类别的识别率差别很大，可能epoch=10时对A识别很好，对B识别差，epoch=30对B的识别好，对A的识别差。