我的CNN多分类模型学习曲线是否存在过拟合？

• 过拟合最核心的特征是训练集性能远优于验证/测试集：比如训练损失持续下降但验证损失中途开始回升，或是训练准确率比验证准确率高出明显一截。
• 从你的任务情况来看，训练和测试准确率均超过99%，总样本量30k（验证集约6k）的规模足够支撑泛化能力判断。如果你的损失曲线符合以下特征，说明不存在过拟合：
  • 训练损失与验证损失同步下降，最终均趋于平稳，且两者数值差距极小
  • 验证损失没有出现明显的上升拐点
• 若训练、验证的损失曲线与准确率曲线走势高度一致，数值差距始终很小，再结合测试集的超高准确率，基本可以确定模型没有过拟合。这种情况大概率是任务本身难度较低、数据特征区分度强，或是你的CNN模型设计刚好适配了该分类任务。

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