我正在尝试在医学（超声图像）中使用迁移学习。问题是 - 我的图片数据库非常有限 = 400 (360+40)。我正在使用 resnet50（我认为这并不重要，但也许我错了）。Resnet 作为特征提取器 + SVM 不是很好，但归一化的混淆矩阵有点：

1.0 0 0.4 0.6

现在，我想微调 resnet。问题是一开始的CM看起来像：

0.8 0.2 0.6 0.4

是这样的：

1.0 0 0.8 0.2

您可以在下面看到训练 + 测试损失/准确性。

现在我认为它过度拟合（由于速率容量/数据库太大）但有人指出网络可能没有学习。这是什么情况？