python - FCN 只正确分类了一类

Question

我有一个 CNN，它应该将图形分类为线性、二次或三次。我的 CNN 在 5 个 Epoch 后有 44.6% 的准确率。但这不是我感到困惑的。看看这个混淆矩阵：

每个二次曲线都被正确分类，但所有其他图都被错误分类！为什么？我已经尝试改变我的架构、训练集、批量大小等。没有任何改变！

如果有人可以提供帮助，那就太好了。这是一个非常快速的 MWE：

FCN(3, 3, layers=[1, 1, 1], kss=[7, 5, 3])
learn = ts_learner(dls, FCN, metrics=accuracy, cbs=ShowGraph())
learn.fit_one_cycle(5, lr_max=1e-4)

完整的代码在这里。

我考虑过 FCN 是否过拟合，但仅仅 5 个 epoch 就过拟合会不会很奇怪？此外，仅对一类 100% 正确分类？

标签： pythonconv-neural-networkclassification