Для того чтобы дать качественные выводы об эффективности модели на основе визуализации графиков точности (accuracy) для обучающего и проверочного наборов, нужно обратить внимание на несколько аспектов.

Выводы об эффективности модели:

Сравнение точности:

Если график точности на обучающем наборе ('accuracy') значительно выше, чем на проверочном наборе ('val_accuracy'), это может указывать на переобучение (overfitting). Модель хорошо работает на обучающих данных, но не способна обобщать на новых данных.Если точности на обучающем и проверочном наборах находятся близко друг к другу и высокие, то это свидетельствует о хорошей обобщающей способности модели.

Тенденции:

Если и 'accuracy', и 'val_accuracy' продолжают расти по мере увеличения числа эпох, это может означать, что модель всё ещё улучшается.Если одна из метрик начинает стагнировать или ухудшаться после определенного числа эпох, это может указывать на то, что необходимо остановить обучение (early stopping).Возможные изменения для повышения эффективности модели:

Использование регуляризации:

Включить L1 или L2 регуляризацию к слоям модели, чтобы уменьшить переобучение.

Изменение архитектуры модели:

Добавить слои изменения размера (dropout layers) для сокращения переобучения.Попробовать разные архитектуры, такие как сверточные слои (CNN), если речь идет о изображениях.

Настройка гиперпараметров:

Изменить скорость обучения (learning rate). Иногда использование более низкой скорости обучения может помочь в улучшении.Подбор оптимального числа эпох, возможно, использовать технику уменьшения скорости обучения на основе метрик (reduce_lr_on_plateau).

Применение увеличения данных (data augmentation):

Увеличение обучающего набора за счет применения преобразований к изображениям, чтобы повысить обобщающую способность модели.

Использование техники ранней остановки:

Останавливать обучение, когда проверочная точность не улучшается в течение нескольких эпох.Пример измененного кода модели:from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau
# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
model.add(Dropout(0.5)) # Добавление регуляризации через Dropout
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Установка колбеков
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_accuracy', patience=5, restore_best_weights=True)
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=3, min_lr=1e-6)
# Обучение модели
history = model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(val_data, val_labels),
epochs=100,
batch_size=32,
callbacks=[early_stopping, reduce_lr])Комментарии к изменениям:Добавлен слой Dropout для борьбы с переобучением.Использование Callback для ранней остановки, чтобы избежать излишнего обучения.Добавлен ReduceLROnPlateau для динамического изменения скорости обучения на основе валидационной потери, что может помочь в улучшении обучения.

С помощью этих изменений можно значительно повысить эффективность и обобщающую способность модели.