我正在执行机器学习任务，其中验证拆分似乎存在数据泄漏。如果我调整拆分，它会移动过度拟合的类的数量。X_train = resize_images(X_train, (51...

我正在执行机器学习任务，其中验证拆分似乎存在数据泄漏。如果我调整拆分，它会移动过度拟合的类的数量。

X_train = 调整图像大小(X_train，(512, 512))

y_train = label_enc.transform(y_train)n_classes = len(list(label_enc.classes_))

X_train = np.asarray（X_train）

X_train，y_train = add_extra_dim（X_train，y_train，n_classes）

模型=构建模型（）

模型.拟合（X_train，y_train，epochs=50，validation_split = 0.25，回调=[回调]）

def build_model（）：模型 = ATCNet（形状=（100，100，1），n_classes=n_classes）

top3 = tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy(k=3, name="top3")
top5 = tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy(k=5, name="top5")
model.compile(optimizer=Adam(), 
            loss='categorical_crossentropy', 
            metrics=['accuracy', top3, top5])
return model

[[在 此处输入图片描述 在此处输入图片 描述]( https://i.sstatic.net/nS2vvCJP.png )]( https://i.sstatic.net/oCSLgoA4.png )

我已经测试过，没有任何数据泄漏。

我已经将问题隔离到验证拆分中，但我找不到任何关于如何修复它或我做错什么的信息