概述
1.图像没有/255.0
当图像没有除以255时，会导致在模型的训练损失下降，且收敛效果很好的情况下，
验证集的泛化性较差，具体表现是评价指标几乎没有提升，也不是回落的过程。
（自己写的读取数据，一定不要忘了/255.0）
2
查看标签是否有误
分类问题，0 1 标签有没有处理好，数据类型（注意别是string类型的）
分割问题，mask与data标签是否对应
数据扩充后或是重命名后，再次检查mask与data是否一一对应
最后
以上就是烂漫战斗机为你收集整理的训练集收敛，验证集评价指标远低于训练集评价指标的全部内容，希望文章能够帮你解决训练集收敛，验证集评价指标远低于训练集评价指标所遇到的程序开发问题。
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