3分类test_acc很低

Question

刚入门深度学习，在做一个基于3D图像的3分类任务，运行了30个epoch后，train和validation的acc都接近0.9了，但是test的acc还是只有0.6，想问问有没有人解答一下（简单说说可能原因就行）
下面是部分结果图

补充一下有个分类的数据只占了1/10，不知道是不是可能原因

Answer 1

参考GPT和自己的思路，
这种情况通常是由于模型在训练数据和验证数据上过拟合导致的。具体而言，您的模型在训练和验证数据上表现得非常好，但是在测试数据上表现不佳，这表明模型已经学习到了训练和验证数据的特定特征，而这些特征可能并不适用于测试数据。这也意味着您的模型可能过度拟合了训练数据。

有几种方法可以解决这个问题，例如：

1.收集更多的测试数据，以便更好地代表真实世界中的数据分布。
2.调整模型的参数或架构，例如添加正则化项，减小模型容量等，以减少模型的过拟合。
3.使用数据增强技术，例如旋转、翻转、缩放等，以增加训练数据的多样性，从而减少模型的过拟合。
4.使用集成学习方法，例如投票、平均等，以将多个模型的预测结果结合起来，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
您可以尝试这些方法之一或多个来提高模型的测试准确性。同时，建议使用交叉验证等技术来评估模型的性能，并确保模型的泛化能力。
回答不易，还请采纳！！！