कैसे कर सकते हैं मैं आगे के नुकसान को कम मूल्य में एक सीएनएन मॉडल? [बंद]

मैं कोशिश कर रहा हूँ का निर्माण करने के लिए एक सीएनएन को वर्गीकृत करने के लिए फल. मैं सामना कर रहा है, उच्च नुकसान मूल्यों और मैं कोशिश कर रहा हूँ करने के लिए इसे कम के रूप में ज्यादा के रूप में मैं कर सकते हैं, लेकिन मैं नहीं हूँ यकीन है कि कैसे सुधार करने के लिए अपने मॉडल आगे.

यहाँ है मेरे कोड:

model96 = tf.keras.Sequential()

#Architecture
model96.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 32,
                                 kernel_size = (3, 3),
                                 activation = "relu",
                                 input_shape = (96, 96, 3)))

model96.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters = 32,
                                 kernel_size = (3, 3),
                                 activation = "relu"))

model96.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model96.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.25))

model96.add(tf.keras.layers.Flatten())

model96.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'))

model96.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5))

#output layer
model96.add(tf.keras.layers.Dense(units=4, activation='softmax'))

#Loss function
model96.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

#Train model
hist96 = model96.fit(x=x_train96_norm, y=y_train, epochs=100)

#Test and Evaluate
print("Performance with test data:")
loss96, accuracy96 = model96.evaluate(x=x_test96_norm, y=y_test)
print('loss =', loss96)
print('accuracy =', accuracy96)

प्रशिक्षण के दौरान, अंतिम घटाने के मूल्य था 0.0153 और अंतिम सटीकता मूल्य था 0.9958, हालांकि, परीक्षण के दौरान मॉडल रन बनाए: loss = 1.0462701320648193 और accuracy = 0.8666666746139526