ModelCheckpoint可以帮助我们保存训练过程中的最佳模型，为什么会包含过拟合的模型，我设置的是在验证集上准确率最高，这样也会过拟合吗

即使我们在验证集上选择准确率最高的模型进行保存，也不能完全避免过拟合的情况。这是因为模型在训练时可能会在验证集上表现得非常好，但在实际应用中可能会出现过拟合的情况。

过拟合的发生是因为模型在训练集上过度拟合，导致模型在验证集或测试集上表现不佳。因此，在使用ModelCheckpoint时，我们应该将注意力放在如何减少过拟合方面，例如通过使用正则化技术、数据增强等方法来减少过拟合的发生。

此外，我们还可以使用早停法（EarlyStopping）来避免过拟合的发生。早停法可以监控模型在验证集上的表现，当模型在一定轮数内没有显著改善时，就停止训练，从而避免过拟合的发生。