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但输出对我来说似乎有点奇怪。训练和验证精度首先都停留在某个值，但随后两个周期的精度在第 27 或 28 个 epoch 时突然大幅跃升。
损失图看起来更容易接受，接下来是图表:
准确度图表:
损失图:
我还有另一个问题，即使我对训练数据有 %97-98 准确度，当我在训练数据中的一些图像上进行测试时，转换为二进制掩码的结果也不是那么好。
然后我在检索输出图像时将阈值从 0.5 降低到 0.35，结果几乎完美。
你对此有何看法？提前致谢。
最佳答案
它们似乎与那些陷入困境的时期有些偏差，这实际上意味着模型没有学习(权重没有变化，新案例没有提供有用的信息)，但这完全是合理的。
只是为了确定一下。您使用什么优化器？你尝试过另一个吗？
关于python - 那些 keras 损失和准确性很奇怪吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52919559/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！