问高验证损失，高验证精度

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我刚刚开始深入学习，我用PyTorch完成了我的第一次模型培训。

我决定使用torchvision的预构建模型，更具体地说，使用自定义数据集上的mobilenet_v2 (https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torchvision/models/mobilenet.html#mobilenet_v2)进行二进制分类。

我设法获得了100%的训练和测试集的准确性(这个特定的数据集并不难，所以没有什么奇怪的)。

我不明白为什么测试损失似乎比火车损耗高几个数量级，而在这两种情况下，准确性都是100%。有人能告诉我这里发生了什么吗？

我向你们展示以下的训练数据：

历次: 1/15，列车损耗: 0.22990，列车精度: 88.48%，测试损耗: 2.10275，测试精度: 99.22%

历次: 2/15，列车损耗: 0.03988，列车精度: 99.41%，测试损耗: 2.08563，测试精度: 99.22%

历次: 3/15，列车损耗: 0.02211，列车精度: 99.41%，测试损耗: 2.05521，测试精度: 100.00%

历次: 4/15，列车损耗: 0.01173，列车精度: 99.80%，测试损耗: 2.05332，测试精度: 100.00%

历次: 5/15，列车损耗: 0.00499，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04989，测试精度: 100.00%

历次: 6/15，列车损耗: 0.00381，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04952，测试精度: 100.00%

历次: 7/15，列车损耗: 0.00171，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04999，测试精度: 100.00%

历次: 8/15，列车损耗: 0.00072，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04971，测试精度: 100.00%

历次: 9/15，列车损耗: 0.00045，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04938，测试精度: 100.00%

历次: 10/15，列车损耗: 0.00035，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04932，测试精度: 100.00%

历次: 11/15，列车损耗: 0.00029，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04920，测试精度: 100.00%

历次: 12/15，列车损耗: 0.00025，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04922，测试精度: 100.00%

历次: 13/15，列车损耗: 0.00022，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04906，测试精度: 100.00%

历次: 14/15，列车损耗: 0.00020，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04914，测试精度: 100.00%

历次: 15/15，列车损耗: 0.00018，列车精度: 100.00%，测试损耗: 2.04905，测试精度: 100.00%