مشكلة في نموذج التصنيف دقة التحقق val_accuracy ثابتة ولا تتحسن

ربما بسبب الـ Overfitting، ويحدث التدريب الزائد أو فرط التخصص في حال تعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا، لدرجة أنه يبدأ في حفظ الضوضاء أو التفاصيل غير المهمة في بيانات التدريب، بالتالي يصبح النموذج جيدًا جدًا في التنبؤ ببيانات التدريب، ولكنه لا يؤدي أداءً جيدًا على البيانات الجديدة التي لم يرها من قبل أي بيانات التحقق، وارتفاع دقة التدريب مع ثبات دقة التحقق يعني مشكلة تدريب زائد.

أو ربما مشكلة في  بيانات التحقق ففي حال صغيرة جدًا، لن تكون ممثلة بشكل جيد للبيانات الحقيقية، وذلك يجعل دقة التحقق غير مستقرة أو لا تعكس الأداء الحقيقي للنموذج، وأيضًا لو مختلفة بشكل كبير عن بيانات التدريب من حيث التوزيع أو الخصائص، فلن يكون النموذج قادرًا على التعميم بشكل جيد عليها.

أو معدل التعلم غير المناسب Learning Rate فعند إرتفاعه بشكل كبير مرتفعًا فسيتجاوز النموذج الحد الأمثل ولا يتمكن من الاستقرار على حل جيد لبيانات التحقق، ولو منخفضًا جدًا، فسيستغرق النموذج وقتًا طويلاً للتعلم على بيانات التحقق، أو لا يتعلم بشكل فعال على الإطلاق.

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير