如何判断acc曲线是否正常(标签-transformer|关键词-for)

​
如下是利用swin transformer进行滑坡检测的训练集上的acc曲线。
​

 不知道一开始训练集上的精度就能达到这么高有没有什么问题，其验证集上的精度一开始也相对较高。
如下为训练集上的损失曲线。

如上是学习率为0.0001的情况。
当学习率为0.00001时 其最初acc会在20%左右但是在1-2个epoch之后就会上升到90%以上接近以上精度。
学习率为0.0001时，最后在验证集上的精度稳定在97%左右，但是学习率为0.00001时即便epoch到100精度仍然稳定在94%左右。
提问：以上的acc曲线正常吗，为啥会出现一开始精度这么高呀
注：1、770张滑坡、770张非滑坡体。
2、采用了数据增强方法
3、验证集测试集精度也能达到90%的精度
​

不正常
以上的ACC曲线和训练集损失曲线看起来可能存在一些问题或需要进一步的分析。以下是一些可能导致初始精度较高的原因：

1. 数据不平衡：训练数据中正负样本比例严重不平衡，网络可能会过拟合到其中一个类别上，并在该类别上表现出较高的准确率。

2. 预处理方式选择不当：对于图像分类任务，一些常见的预处理方式包括缩放、裁剪、旋转、翻转、归一化等。不同的预处理方式可能会对网络的性能产生影响。如果选择不当，可能会引入噪声或其他干扰因素，导致网络在训练集上表现良好，但在验证集上表现较差。

3. 模型结构设计不合理：对于一些特定的任务，选取不合适的模型结构或超参数设置可能会导致网络在训练集上表现良好，但在验证集上表现较差。这可能是由于模型无法泛化到新的数据上。

4. 过拟合：过拟合是指模型过于复杂，以至于在训练数据上表现得非常好，但在测试数据上表现却很差。当一个模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现一般时，可能是因为模型过于复杂导致了过拟合。

总之，在分析这些精度表现的时候，需要考虑多方面的因素，并根据实验结果进行调整和优化。