我想在我的数据集 (RVL-CDIP) 上微调预训练的 VGG16 和 Inception-ResNetV2（通过 ImageNet 数据集）。仅供参考 - 我有过拟合（根据训练和验证集的 acc/loss 图计算出来）所以尝试了几乎所有策略的组合，包括数据增强、退出、l2 正则化和解冻某些层。此外，我绘制了所有情况下训练集和验证集的准确性和损失，但找不到任何规则来找出哪一个更适合真实数据。（我也有测试数据的结果，但没有帮助，有时即使我有严重 的过度拟合也很好！）问题是，我不知道如何解释结果以选择最佳的正则化策略！有什么帮助吗？