卷积神经网络训练随着epoch的增加，最终的平均准确率怎么计算

在卷积神经网络的训练过程中，我们通常会记录每轮训练（epoch）的准确率，并计算训练集和验证集的平均准确率。当训练完成后，我们可以使用测试集计算最终的平均准确率。

具体来说，最终的平均准确率可以通过以下步骤计算：

1. 对测试集中的每个样本进行预测，并计算预测准确的样本数。

2. 将预测准确的样本数除以测试集中的总样本数，得到测试集的准确率。

3. 对训练集、验证集和测试集的准确率进行加权平均，得到最终的平均准确率。

例如，假设我们的训练集、验证集和测试集的准确率分别为0.95、0.90和0.92，它们的样本数分别为1000、500和800，那么最终的平均准确率计算如下：

average_accuracy = (train_accuracy * train_samples + val_accuracy * val_samples + test_accuracy * test_samples) / (train_samples + val_samples + test_samples)

其中，train_accuracy、val_accuracy和test_accuracy分别为训练集、验证集和测试集的准确率，train_samples、val_samples和test_samples分别为它们的样本数。