ResNET18故障诊断准确率收敛在70%

ResNet-18是一种深度残差网络，它是卷积神经网络（CNN）架构中的一种，特别适合处理图像识别任务。在故障诊断中，使用ResNet-18作为模型，其目标是训练模型学习从输入数据（例如设备传感器数据或图像）中预测设备是否存在故障。模型的准确率达到70%通常意味着模型在经过训练后能够在测试集上正确识别出70%的故障情况。

准确率收敛到70%可能意味着模型达到了一个相对稳定的性能水平，但这并不一定是最优结果。在训练过程中，模型可能会经历以下几个阶段：

1. **初始化**：模型随机初始化权重，准确率通常较低。
2. **训练**：通过反向传播和优化算法调整权重，以降低损失函数。
3. **过拟合或欠拟合**：如果模型过于复杂，可能会过拟合训练数据，而对未见过的数据表现不佳；反之，如果模型太简单，则可能欠拟合，准确率无法提升。
4. **验证集验证**：使用验证集监控模型性能，防止过早停止训练，保证模型泛化能力。
5. **早停策略**：当验证集上的准确率不再提高或开始下降时，停止训练，选择最佳模型。

要达到70%的准确率，可能需要调整超参数，如学习率、批大小、优化器等，或者对数据进行预处理和增强。此外，模型的结构是否适合故障诊断任务也会影响最终的性能。