나는 어떻게 더 손실을 줄일 값에서 CNN 모델? [마감]

나을 구축을 위해 노력하고 CNN 분류 과일. 었습 경험하고 고치고 나 줄이기 위해 노력하고 그것만큼 수 있습니다 하지만 나는 확실하지 않을 개선하는 방법은 내 모델니다.

여기에는 나의 코드:

model96 = tf.keras.Sequential()

#Architecture
model96.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 32,
                                 kernel_size = (3, 3),
                                 activation = "relu",
                                 input_shape = (96, 96, 3)))

model96.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 32,
                                 kernel_size = (3, 3),
                                 activation = "relu"))

model96.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model96.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.25))

model96.add(tf.keras.layers.Flatten())

model96.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'))

model96.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5))

#output layer
model96.add(tf.keras.layers.Dense(units=4, activation='softmax'))

#Loss function
model96.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

#Train model
hist96 = model96.fit(x=x_train96_norm, y=y_train, epochs=100)

#Test and Evaluate
print("Performance with test data:")
loss96, accuracy96 = model96.evaluate(x=x_test96_norm, y=y_test)
print('loss =', loss96)
print('accuracy =', accuracy96)

훈련 도중 최소값이었 0.0153 및 최종 정확도 값 0.9958,그러나 시험하는 동안 모델이 득점: loss = 1.0462701320648193 고 accuracy = 0.8666666746139526