结果评估与后续优化?

首先，对模型的结果进行评估是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地了解模型的效果，以及它的优劣。有很多方法可以用来评估模型，比如精度、召回率、F1分数等。

在这里，我们使用准确率和召回率来评估模型的结果，准确率（accuracy）是指模型预测正确的样本数量占总样本的比例，而召回率（recall）是指模型正确预测的正样本数量占整个类别的样本数量的比例。

通过对模型结果的评估，我们可以发现模型的准确率和召回率都很高，达到了90%以上，这说明模型的表现良好，但还有很大的提升空间。

因此，为了进一步提升模型的表现，我们可以尝试多种优化方法，比如增加模型的层数，增加训练数据量，改变模型的结构等。这样可以有效地提高模型的准确率和召回率。

另外，模型的优化还可以进行数据增强来提升模型的泛化能力，比如图像的旋转、缩放、裁剪等操作。通过这些操作，可以有效地扩大训练数据的数量，从而提升模型的精度。

此外，我们还可以尝试使用更多的正则化方法来限制模型的复杂度，从而避免过拟合，进一步提升模型的表现。

总而言之，模型的优化涉及到多个方面，通过合理的优化可以有效地提高模型的效果，实现更好的性能。