我正在用带有10百万个可训练参数的Resnet50模型微调5个类。数据大约有140,000个样本，其中20％用于验证。我可能会添加256个批处理，并且lr在前10个周期内从1e-5线性升温到3e-4，然后从那里进行余弦退火两次，再持续20个周期（10-30），我们将lr稳定在5e-6个周期30至40。每个类都有很多共同点，但容易区分。

所附图片说明了一切：在第10个时期之后，一切都在增加，包括损耗值，精度，精度和召回率（更不用说F1，top-1等了）。也稳步增加）。在实践中，该预测会比预期的产生很多误报，概率高达99％。

我想问一下这里到底发生了什么？

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base_model =  Resnet50(include_top=False,weights='imagenet',input_tensor=Input(shape=(224,224,3)))
x = base_model.output
x = GlobalMaxPooling2D(name='feature_extract')(x)
x = Dense(512,activation='relu')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
x = Dense(len(classIDs),activation="softmax",name='all_classes_hatto')(x)
classifier = Model(inputs=base_model.input,outputs=[x]) 

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感谢您的帮助。史蒂夫