13000 のトレーニング画像と 3000 の検証画像を使用して、11 クラスの画像分類器を構築しようとしています。mxnet を使用してトレーニングされているディープ ニューラル ネットワークを使用しています。トレーニングの精度は向上しており、80% を超えていますが、検証の精度は 54 ～ 57% の範囲にあり、向上していません。ここで何が問題になる可能性がありますか? 画像の数を増やす必要がありますか?
13000 のトレーニング画像と 3000 の検証画像を使用して、11 クラスの画像分類器を構築しようとしています。mxnet を使用してトレーニングされているディープ ニューラル ネットワークを使用しています。トレーニングの精度は向上しており、80% を超えていますが、検証の精度は 54 ～ 57% の範囲にあり、向上していません。ここで何が問題になる可能性がありますか? 画像の数を増やす必要がありますか?