我目前正在使用 CreateML 构建图像分类器模型。我有大约 120 个图像类，总共大约 20,000 个图像，每个类包含 100-200 个图像。随着时间的推移，我添加了额外的图像数据来帮助提高模型的准确性，这时我开始注意到一个问题。Completed training - converged early at 10 iterations'尽管迭代次数为 25，培训课程将停止并建议：
当我查看结果时，模型准确率低于 85%。84% 的培训、83% 的验证和 77% 的测试。此外，训练只会使用每个类的一小部分数据项。有些课程只使用了我提供的 100-200 项中的 40 或 50 项，这似乎违背了我添加额外训练数据的目的。
据任何人所知，有没有办法确保 CreateML 使用所有可用的训练/测试数据并进行最少的迭代训练以确保模型的准确性？
提前致谢！
干杯，
凯尔