训练验证集准确率100%、测试集98.4%，我的CNN模型是否过拟合？

从你描述的情况和准确率损失曲线来看，你的模型不存在过拟合问题，性能表现良好。

过拟合的典型特征是：训练集准确率极高、损失持续降低，但验证集或测试集的准确率停滞甚至下降、损失持续上升，训练与验证/测试的曲线出现明显分叉——这说明模型过度学习了训练集中的噪声或专属样本，无法泛化到新数据。

你提到测试集准确率达到98.4%，且曲线未出现过拟合的典型表现，这说明模型成功学到了数据的通用特征，在未见过的测试集上泛化能力出色。

如果要进一步确认，可额外检查两点：

• 训练集与验证集的准确率、损失曲线是否趋势一致，均稳定在较高准确率/较低损失区间，无明显背离
• 测试集的数据分布是否与训练、验证集保持一致，避免因数据分布差异导致的结果偏差

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shahab kavoosi