Снижение точности проверки в CNN Chainer ⇐ Python

[Anonymous]

Я классифицирую изображения клеток, используя CNN в Chainer. Точность проверки модели падает вместе с повышением основной/обучающей точности. Я хочу знать, почему точность проверки снижается и каковы способы повышения точности проверки.

Форма данных: (32, 3, 60, 80), где 32 — размер пакета, 3 — канал, 60 и 80 — высота и ширина соответственно.

Я применил relu и dropout во всех слоях, кроме последнего. В этой модели точность обучения и проверки не изменилась даже после 50 эпох.
Модель, приведенная ниже, показывает постепенное увеличение основной точности/обучения с 0,78 до 0,98, а точность проверки меняется с 0,79 до 0,66 после 100 эпох.

model = Sequential(
L.Convolution2D(None, 128, 3, 2),
F.relu,
L.Convolution2D(128, 64, 3, 2),
F.relu,
L.Convolution2D(64, 32, 3, 2),
F.relu,
L.Linear(None, 16),
F.dropout,
L.Linear(16, 4)
)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/540 ... nn-chainer