我正在使用Inception和迁移学习训练一个图像识别模型，基于Tensorflow for Poets教程。

我已经运行了50万步，想看看在开始过度训练之前的最佳步数。下面的TensorBoard图像显示我的训练准确率稳步上升，但验证准确率在7万步左右达到 plateau。我的理解是，当开始过度训练时，验证准确率会开始下降。

在下面的图表中，我的最佳步数是7万步还是26万步？

回答：

很明显，您的模型出现了过拟合。要解决过拟合问题，有几种解决方案：
1) 提前停止。
2) 正则化。
3) 通过减少层数或每层单元数来降低模型的VC维度。
4) 扩充数据集。
5) 应用迁移学习。

对于您的情况，您可以尝试提前停止。根据您的图表，最佳迭代次数是6万次。