首先，从你给出的准确率数据来看，你的模型明显存在过拟合问题——训练集准确率85%远高于测试集的65%，这说明模型在训练数据上学到了太多噪声和特定样本的细节，而没有泛化到未见过的测试数据上。

针对你的问题：合理调整dropout和L2正则化，是很有可能缩小训练集和测试集的准确率差距，甚至达到你说的75%-74%这种接近的水平的，但这里需要结合几个关键点来分析：

• 正则化的作用逻辑：

  • Dropout通过随机失活神经元，强制模型学习更鲁棒的特征，避免依赖少数神经元的特定激活模式；
  • L2正则化通过给权重添加惩罚项，限制权重的大小，防止模型对训练数据的微小波动过度敏感。
    这两种方法都是针对过拟合的经典手段，确实会让训练集准确率有所下降，但同时能有效提升测试集的泛化能力，缩小两者的差距。

• 能不能达到目标水平的关键因素：

  1. 模型复杂度：如果你的CNN本身层数过多、参数数量远超任务需求，那单纯靠正则化可能不够，需要结合模型剪枝或者简化结构；但如果只是中等复杂度的模型，调优正则化参数大概率能看到明显效果。
  2. 数据量与质量：如果你的训练数据集本身规模较小，即使加了正则化，泛化能力提升也会受限。这种情况下可以配合数据增强（比如图像翻转、裁剪、亮度调整等）来扩充有效训练样本，和正则化配合效果会更好。
  3. 正则化参数的调优：不能盲目增加正则化强度——比如dropout率过高（比如超过0.7）会导致模型欠拟合，L2的惩罚系数过大也会让模型学习不到足够的特征。建议从较小的强度开始逐步调整，比如dropout从0.2开始往上试，L2系数从1e-5开始递增，同时监控训练集和测试集的准确率变化，找到两者差距最小且整体准确率较高的平衡点。

• 额外的小建议：
  除了dropout和L2，你也可以尝试早停（Early Stopping）——当测试集准确率不再提升甚至开始下降时，就停止训练，避免模型在训练数据上过度拟合，这和正则化配合使用往往能起到更好的效果。

总的来说，只要你合理调优正则化参数，再结合必要的辅助手段，是很有机会实现你预期的训练集和测试集准确率接近的目标的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sdiabr