我一直在研究多任务模型，使用 VGG16 且没有使用 dropout 层。我发现验证准确率高于训练准确率，且验证损失低于训练损失。

我似乎找不到模型中发生这种情况的原因。

以下是训练图表：

数据：

我使用了（随机打乱的图像）70% 用于训练，15% 用于验证，15% 用于测试，15% 测试数据的结果如下：

你认为这些结果好得难以置信吗？

回答：

一开始，是的，但到最后你可以看到它们开始互换位置。

在训练结束时，你接近了过拟合点（如果验证损失开始增加或验证准确率开始下降，那么你就达到了过拟合）。

但在开始时，这种行为可能是因为训练和测试数据之间存在一些不平衡。也许验证数据库中的例子更简单，或者存在类别不平衡，或者有更多的空值等。