医学图像分类的训练结果，用的是ResNet+cbam，epoch是100，这个结果是不是过拟合呢，需要怎么改进一下嘞，求帮助

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医学图像分类的训练结果，用的是ResNet+cbam，epoch是100，这个结果是不是过拟合呢，需要怎么改进一下嘞，求帮助

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要判断是否过拟合，可以观察训练集和验证集上的准确率曲线和损失曲线。如果训练集上的准确率和损失继续降低，而验证集上的准确率和损失出现波动或者上升，则可能存在过拟合的情况。 如果确实存在过拟合，可以尝试以下方法来改进：

1. 增加数据：增加更多的数据可以帮助模型更好地泛化。
2. 正则化：使用L1正则化、L2正则化或者dropout技术来减少过拟合。
3. 提前停止：在验证集上监控模型的性能，当验证集上的性能没有提升时，提前停止训练。
4. 调整模型复杂度：尝试减少模型的复杂度，比如减少网络层数或者减少隐藏单元的数量。
5. 数据增强：对训练数据进行旋转、翻转、剪裁等数据增强操作。
6. 使用其他优化算法：尝试使用其他的优化算法，比如Adam、RMSprop等。
7. 调整学习率：逐步降低学习率，避免模型在局部最小值处震荡。 以上是一些常用的方法，具体应该根据实际情况来调整。如果仍然存在问题，可以尝试调整模型架构或者损失函数。如果需要进一步帮助，欢迎提供更多信息。