5.4 结果分析与模型调优初步

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5.4 结果分析与模型调优初步第五章实战案例：图像分类 5.4 结果分析与模型调优初步在前面的章节（例如 5.1 数据准备、5.2 模型构建、5.3 模型训练）中，我们已经完成了图像分类模型的搭建和训练过程。训练过程中，我们观察到了损失（Loss）和准确率（Accuracy）等指标的变化。然而，仅仅完成训练并不意味着工作结束。本章的关键在于深入理解模型在训练后的表现，诊断潜在问题（如过拟合或欠拟合），并基于这些分析进行初步的模型调优，以提升模型在未见过数据上的泛化能力。 5.4.1 理解训练结果：损失与准确率模型训练的核心目标是最小化损失函数，从而使模型输出更接近真实标签。同时，我们也关注准确率，它直观地反映了模型分类正确的样本比例。