在一个比较好的数据集中，比如在分辨不同文字的任务中，一下是几个样本
使用VGG19，vol_acc和acc基本是同步保持增长的，比如
40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3896 - acc: 0.95 - val_loss: 1.3876 - val_acc: 0.95 Epoch 13/15 40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3829 - acc: 0.96 - val_loss: 1.3964 - val_acc: 0.96 Epoch 14/15 40/40 [==============================] - 23s 580ms/step - loss: 1.3844 - acc: 0.97 - val_loss: 1.3892 - val_acc: 0.97 Epoch 15/15 40/40 [==============================] - 24s 591ms/step - loss: 1.3833 - acc: 0.98 - val_loss: 1.4145 - val_acc: 0.98
这表明训练集和测试集同分布，在训练集中学习的特征确实可以应用到测试集中，这是最好的情况。
通过观察热力图也可以看到，最热的地方集中在特征上。比如在分辨不同的文字。
但很多时候，自己建立的数据集并不完美，或者可能不同类的特征分辨并不明显，这时候用cnn强行进行分类就会出现很多奇葩的情况。
考虑一种极端的情况，比如有四个类，而四个类都是同样的简单图形
那么在学习过程中，会出现如下特征的acc和vol_acc
40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3896 - <a style="color:transparent">本文来源gao($daima.com搞@代@#码(网5</a>acc: 0.2547 - val_loss: 1.3876 - val_acc: 0.2500 Epoch 13/15 40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 1.3829 - acc: 0.2844 - val_loss: 1.3964 - val_acc: 0.2281 Epoch 14/15 40/40 [==============================] - 23s 580ms/step - loss: 1.3844 - acc: 0.2922 - val_loss: 1.3892 - val_acc: 0.2469 Epoch 15/15 40/40 [==============================] - 24s 591ms/step - loss: 1.3833 - acc: 0.2578 - val_loss: 1.4145 - val_acc: 0.2500
从热力图上看
可以看到因为没有什么特征，所有热力图分布也没有规律，可以说网络什么都没学到。
那么考虑中间的情况，比如很相似的类学习会怎么样？比如不同年份的硬币
40/40 [==============================] - 25s 614ms/step - loss: 0.0967 - acc: 0.9891 - val_loss: 0.3692 - val_acc: 0.8313 40/40 [==============================] - 23s 580ms/step - loss: 0.0476 - acc: 0.9953 - val_loss: 0.3994 - val_acc: 0.7906 40/40 [==============================] - 23s 578ms/step - loss: 0.0237 - acc: 0.9984 - val_loss: 0.5067 - val_acc: 0.7344 40/40 [==============================] - 23s 579ms/step - loss: 0.0184 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.5192 - val_acc: 0.7531 40/40 [==============================] - 23s 582ms/step - loss: 0.0286 - acc: 0.9953 - val_loss: 0.9653 - val_acc: 0.6344 40/40 [==============================] - 23s 584ms/step - loss: 0.0138 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.4780 - val_acc: 0.7688 40/40 [==============================] - 23s 583ms/step - loss: 0.0115 - acc: 0.9984 - val_loss: 0.5485 - val_acc: 0.7438 40/40 [==============================] - 23s 581ms/step - loss: 0.0096 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.5658 - val_acc: 0.7406 40/40 [==============================] - 23s 578ms/step - loss: 0.0046 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.5070 - val_acc: 0.7562
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转载请注明原文链接：浅谈keras使用中val_acc和acc值不同步的思考
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