Оценка CNTK для классификации изображений

Question

Я построил классификатор изображений, используя CNTK. Изображения в оттенках серого. Поэтому я ввел число каналов как 1. Итак, модель требует (1x64x64) данных (64 - высота и ширина изображения).

Проблема в том, что когда я пытаюсь предсказать класс нового изображения, оно отображается только как (64x64). Итак, ошибки кода из-за несоответствия данных.

Поэтому я изменил изображение, используя:

image_data = image_data.reshape ((1, image_data.shape [0], image_data.shape [1]))

Это сгенерировано (1x64x64) - что сработало. Хотя предсказания приходят к одному и тому же классу для каждого изображения, которое я выбираю. Интересно, если это из-за этого изменения или нет. Может кто-то вмешаться? Спасибо!

Answer 1

Изменение формы ввода не повлияет на вывод модели. Если он предсказывает только один класс для каждого изображения, это проблема с обучением модели. Я бы посоветовал вам попытаться прогнозировать данные тренировок, чтобы увидеть, предсказывает ли он только один класс по данным тренировок. Если это так, то это определенно проблема с обучением модели.