训练集精度高，验证集精度低

用Alexnet做猫狗二分类的任务时，用的sgd优化器，加入了凯明初始化方法，训练到60多轮后，训练集精度已经快接近1了，但验证集精度一直在0.7左右，这是为什么，是因为我的数据集很小，只有猫狗加起来1000张图片吗？

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考虑过拟合

数据集能给予的信息丰富程度不匹配模型的复杂度，训练足够后产生了过拟合的表象，降低模型的复杂度增加dropout等，验证可能改善也可能无明显改善。

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