用训练的模型进行测试,不同epoch的模型对每个类别的识别率差别很大,这是怎么回事呢?

例如,训练模型的时候,测试集的精度在epoch=10、epoch=30的时候可能相差不,但是实际上用混淆矩阵查看,会发现总的测试精度虽然差不多,但实际上不同epoch对每种类别的识别率差别很大,可能epoch=10时对A识别很好,对B识别差,epoch=30对B的识别好,对A的识别差。

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