第一个时代过度配合
我使用卷积神经网络（通过Keras）作为我的面部表情识别模型（55个主题）。 我的数据集相当困难，并且有7个类别的大约450k。 我已经为每个科目和每个班级的标签平衡了我的训练集。
我实现了一个非常简单的CNN架构（实时数据增强）：
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode=borderMode, init=initialization, input_shape=(48, 48, 3)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(PReLU())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256))
model.add(BatchNormalization())
model.add(PReLU())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(nb_output))
model.add(Activation('softmax'))
在第一个时期之后，我的训练损失不断减少，而验证损失增加。 过度配合会很快发生吗？ 或者我的数据有问题吗？ 我是否也应该平衡我的测试集？
这可能是因为这项任务很容易解决，经过一个时代后，模型已经学会了足够的解决办法，而培养更多的时代只会增加过度拟合。
但是如果你已经平衡了训练集而不是测试集，那么可能发生的情况是你正在训练一项任务（在均匀分布的数据上进行表达式识别），然后你正在测试一个稍微不同的任务，因为测试集是不平衡。
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