我是Keras的新手，对如何理解我的模型结果有一些疑问 . 这是我的结果:(为方便起见，我只在每个纪元后粘贴损失acc val_loss val_acc)

训练4160个样本，验证1040个样本如下：

Epoch 1/20

4160/4160 - loss: 3.3455 - acc: 0.1560 - val_loss: 1.6047 - val_acc: 0.4721

Epoch 2/20

4160/4160 - loss: 1.7639 - acc: 0.4274 - val_loss: 0.7060 - val_acc: 0.8019

Epoch 3/20

4160/4160 - loss: 1.0887 - acc: 0.5978 - val_loss: 0.3707 - val_acc: 0.9087

Epoch 4/20

4160/4160 - loss: 0.7736 - acc: 0.7067 - val_loss: 0.2619 - val_acc: 0.9442

Epoch 5/20

4160/4160 - loss: 0.5784 - acc: 0.7690 - val_loss: 0.2058 - val_acc: 0.9433

Epoch 6/20

4160/4160 - loss: 0.5000 - acc: 0.8065 - val_loss: 0.1557 - val_acc: 0.9750

Epoch 7/20

4160/4160 - loss: 0.4179 - acc: 0.8296 - val_loss: 0.1523 - val_acc: 0.9606

Epoch 8/20

4160/4160 - loss: 0.3758 - acc: 0.8495 - val_loss: 0.1063 - val_acc: 0.9712

Epoch 9/20

4160/4160 - loss: 0.3202 - acc: 0.8740 - val_loss: 0.1019 - val_acc: 0.9798

Epoch 10/20

4160/4160 - loss: 0.3028 - acc: 0.8788 - val_loss: 0.1074 - val_acc: 0.9644

Epoch 11/20

4160/4160 - loss: 0.2696 - acc: 0.8923 - val_loss: 0.0581 - val_acc: 0.9856

Epoch 12/20

4160/4160 - loss: 0.2738 - acc: 0.8894 - val_loss: 0.0713 - val_acc: 0.9837

Epoch 13/20

4160/4160 - loss: 0.2609 - acc: 0.8913 - val_loss: 0.0679 - val_acc: 0.9740

Epoch 14/20

4160/4160 - loss: 0.2556 - acc: 0.9022 - val_loss: 0.0599 - val_acc: 0.9769

Epoch 15/20

4160/4160 - loss: 0.2384 - acc: 0.9053 - val_loss: 0.0560 - val_acc: 0.9846

Epoch 16/20

4160/4160 - loss: 0.2305 - acc: 0.9079 - val_loss: 0.0502 - val_acc: 0.9865

Epoch 17/20

4160/4160 - loss: 0.2145 - acc: 0.9185 - val_loss: 0.0461 - val_acc: 0.9913

Epoch 18/20

4160/4160 - loss: 0.2046 - acc: 0.9183 - val_loss: 0.0524 - val_acc: 0.9750

Epoch 19/20

4160/4160 - loss: 0.2055 - acc: 0.9120 - val_loss: 0.0440 - val_acc: 0.9885

Epoch 20/20

4160/4160 - loss: 0.1890 - acc: 0.9236 - val_loss: 0.0501 - val_acc: 0.9827

以下是我的理解：

两次损失(损失和val_loss)都在下降，拖曳acc(acc和val_acc)正在增加 . 因此，这表明建模是以良好的方式进行的 .

val_acc衡量模型预测的好坏程度 . 所以对于我的情况来说，看起来这个模型在6个epoches之后训练得很好，并且没有必要进行其余的训练 .

我的问题是：

acc(训练集上的acc)总是比val_acc小，实际上要小得多 . 这是正常的吗？为什么会这样？在我看来，acc通常应该比val_acc更好 .

经过20个epoches，acc仍然在增加 . 那么我应该使用更多的epoches并在acc停止增加时停止？或者我应该停止val_acc停止增加的地方，无法调整acc的交易？

我的结果还有其他难度吗？

谢谢！