Решаю задачу классификации изображений. Для отладки остального кода написал простенькую сверточную нейронку из 5 сверточных и 1 fc слоя. На обучении выдала вот такие графики: train и validation точность и ошибка. Почему, в целом, ошибка на валидационной выборке растет
вместе с точностью на ней?
Всего 42 уникальных класса, картинок ~20к, 20% из них -- валидационная выборка
P.S. Поправьте, если ошибаюсь, но то, что ошибка валидационной растет, говорит о переобучении сети, да?
Графики: