我正在尝试构建一个多类别神经网络，旨在尽可能准确地从我创建的数据集中预测出石头、剪刀或布。
当我调整各种参数时，训练集的损失/准确率似乎变化很大。然而，经过多次试错后，这似乎是最好的模型版本。我查看了与我的问题相关的其他问题，我认为这些图表似乎是合适的，但由于我是机器学习的新手，我在想模型是否存在一些我没有发现的问题（过拟合/欠拟合）。
我了解过拟合是指随着epoch的增加，准确率上升而损失下降的情况，但我仍然不确定图表上是否有我没有理解的明显现象。
这是我当前编译和拟合模型的方式。
model.compile(loss=['categorical_crossentropy'], optimizer=Adam(.01), metrics=['accuracy'])history = model.fit(X_train,y_train, epochs=30, verbose=True, validation_split=.33, batch_size=3)编辑：
模型应根据先前决定的系数乘以9个特征来预测石头、纸张或剪刀。其中5个特征是随机生成的系数，代表大五人格维度，其连续值范围从-2到2。
另外四个特征是：
- 他们是否赢了或输了。
2, 3, 4) 如果他们选择石头、纸张或剪刀赢了：这三个特征中的每一个都乘以一个系数，该系数作为他们赢的偏见。
选择石头、纸张或剪刀的概率内置了对相应选择的偏见。剪刀的偏见最高。
有999次试验（由于首次试验是随机机会而排除在外），每100次试验中，大五人格维度的值保持不变。只有代表赢/输和选择石头、纸张或剪刀赢的列在每次试验中发生变化。
回答：
从损失和准确率曲线来看，你的模型似乎非常精确地拟合了训练数据（这是过拟合的迹象）。如果你担心过拟合问题，可以采用一些正则化方法，如L1/L2正则化（权重衰减）、Dropout、批量归一化等。这些方法将帮助模型更好地泛化到未见数据。此外，在这种情况下也可以使用“提前停止”方法。希望这些建议能帮助你缓解过拟合问题。
