如何解决CNN 输出的非常高的分类阈值以获得良好的性能正常吗？
我正在尝试在足球比赛音频上训练 CNN 以预测精彩片段。数据由持续时间 t=1s 和速率 10Hz 的 MFCC 频谱图 (https://librosa.org/doc/main/generated/librosa.feature.mfcc.html) 组成。这些 MFCC 频谱图（每场比赛约 3000 个，标记镜头的 t=300 秒）都被标记：1 如果对应于高光情况，0 如果对应于低光。它们都是 32x40 矩阵：40 高的 MFC 系数（参见 librosa 文档）和 32 宽的每秒 32 个样本。
我正在用这些数据训练 CNN。这是它的架构： CNN architecture
我有一个来自 PSGvMU 游戏的平衡集，由 50% 高光/50% 低光 MFCC 光谱图组成。该集合分为 80% 平衡的训练数据集和 20% 平衡的验证数据集。
我正在用 10 个时期、32 个批次大小、lr=0.001 的 adam 优化器训练我的模型。以下是训练时期： Training epochs accuracies and validation accuracies
每次我在新的 MFCC 频谱图上测试我的模型时，预测值（0 到 1 之间）的均值非常高（~0.99+）并且最佳分类阈值（通过执行 argmax(accuracy | threshold) 计算）通常是也非常高，通常在 0.99-0.999 左右。
Accuracy as function of classification threshold graph
问题是我需要知道真正的标签才能获得好的分类阈值，从而获得好的结果。
你觉得我的方法怎么样？我的模型有问题吗？还是我只是缺乏数据/过度拟合？
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