回归损失函数在我的分类模型上运行良好

Question

我建立了一个模型，可以检测乒乓球运动员使用TensorFlow进行的击球类型。在我建立了我的神经网络之后，我正在处理的模型似乎是一个多标签分类模型。二元交叉熵和分类交叉熵的损失和准确性较差，而使用MSE和MAE的准确率分别为98%和0.004。

为什么会发生这种情况，尽管我有3个输出标签的监督学习数据，如下图所示：我收集的数据集显示了3个输出标签

Answer 1

如果你的学习者的R平方为.98(我很了解你(，那么你很可能是过度拟合，因此测试预测会很差。预测误差如此之低通常是过度拟合的症状。。。但老实说，这可能是一个更好的交叉验证查询。