鉴于这些图，您是否认为这是一个很好的DNN二进制分类器？

Question

我仍在学习如何使用TensorFlow和Tensorboard解释图形和结果。我想知道我是否正确解释了结果。

以下是型号和数据信息。

• DNNClassifier使用tf.estimator
• 在训练，测试和验证分裂之前的原始数据集中，有0类的9K样本和1类的5K样本。数据集被分为.7，.15，.15训练，测试，有效。
• 大约有300个功能

以下是100K训练步骤的图

准确性

不确定为什么不显示训练图。

损失

这表明损失增加了约20K，因此我认为由于过度拟合，我应该在此时停止训练。但是，随着培训的继续，验证损失下降了。这是因为它找到了局部最小值，但随后反弹并发现了更低的局部最小值吗？这是否正常，并且在最初的碰撞之后还没有完全拟合模型？

精度

这看起来正在达到最佳效果。精度几乎是统一的，并且它是一个很好的预测指标。正确吗？