我在进行视频分类，使用的是结合了CNN和LSTM的模型。在训练数据上，准确率达到了100%，但在测试数据上的准确率却不尽如人意。每个类别的训练数据量较少，约为50个。在这种情况下，我可以断言发生了过度学习吗？还是有其他原因？

回答：

如果你的模型在训练数据上的表现完美，但在测试/验证数据集上的表现较差，那么很可能确实是过拟合了。

观察这种效果的一个好方法是在每次训练周期后评估模型在训练和验证数据上的表现。你可能会观察到，随着训练的进行，验证集上的表现最初会有所提高，然后开始下降。这就是模型开始过拟合的时刻，你可以在这个时候中断训练。

下面是一个图表，展示了这一现象，蓝色和红色线条分别对应训练和验证集上的误差。