关于卷积神经网络中准确率和损失率曲线的问题

卷积神经网络训练模型出现如图的情况，半路入门也不是很懂，本科毕业设计要用在里面。为什么准确率曲线里验证集会剧烈下降，然后就放平了呢？然后损失率曲线的验证集又是这么平滑的s型曲线，这样正常吗。

模型是alexnet，设置的动态学习率，初始学习率为0.001，2次迭代没提升就会衰减0.1，样本量很小只有400多张，用测试集做验证集大概30张。batchsize是32。损失函数和评价指标函数是这两个：loss = 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']

平稳是正常训练反应代表你的损失率降低，要是有起伏的话是过拟合了，多增加点样本数据去测试，去了解下：https://blog.csdn.net/weixin_44023658/article/details/106177580

验证集大概30张： 样本量太小了

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  首先，对于训练样本只有400多张的情况下，使用测试集做验证集的方式并不合适，因为这可能会导致过拟合的情况。因此，建议您重新划分数据集，使用80%的数据集进行训练，20%的数据集进行验证。

  关于准确率曲线剧烈下降后放缓的情况，这可能是由于学习率过高导致的。学习率的设置对模型的训练非常重要，如果设置太高，训练过程可能会发生震荡现象；如果设置过低，则会导致训练速度过慢。建议您降低学习率并加入学习率衰减机制，在损失不再下降时及时停止训练。

  对于损失率曲线看起来像是一条平滑的 S 型曲线的情况，这是正常的。因为损失率曲线与准确率曲线之间存在一定的反比关系，一般情况下，训练初期的损失率下降速度比准确率提高速度要快，随着训练的进行，损失率下降速度变慢，准确率提高速度变慢，因此曲线呈现出平滑的S型。

  下面是示例代码，供参考：

  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras.applications import AlexNet
  from tensorflow.keras.optimizers import SGD
  from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
  
  # 数据集的路径
  train_dir = 'path_to_train_dir'
  val_dir = 'path_to_val_dir'
  
  # 训练和验证集的大小
  train_size = 800
  val_size = 200
  
  # 设置批次大小和输入维度
  batch_size = 32
  input_shape = (224, 224, 3)
  
  # 使用数据增强来增加数据量
  train_datagen = ImageDataGenerator(
      rescale=1./255,
      rotation_range=20,
      width_shift_range=0.2,
      height_shift_range=0.2,
      shear_range=0.2,
      zoom_range=0.2,
      horizontal_flip=True,
      fill_mode='nearest'
  )
  
  val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
  
  train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
      train_dir,
      target_size=input_shape[:-1],
      batch_size=batch_size,
      class_mode='categorical',
      shuffle=True
  )
  
  val_generator = val_datagen.flow_from_directory(
      val_dir,
      target_size=input_shape[:-1],
      batch_size=batch_size,
      class_mode='categorical',
      shuffle=True
  )
  
  # 构建模型
  model = AlexNet(input_shape=input_shape, weights=None, classes=10)
  
  # 设置优化器和损失函数
  sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9, decay=0.001)
  model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
  
  # 设置学习率衰减
  lr_scheduler = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
      monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, min_lr=0.00001
  )
  
  # 训练模型
  model.fit(
      train_generator,
      steps_per_epoch=train_size // batch_size,
      epochs=50,
      validation_data=val_generator,
      validation_steps=val_size // batch_size,
      callbacks=[lr_scheduler]
  )
  

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