Я хотел сравнить мой классификатор, который использовал модель VGG16, предварительно обученную на imagenet, с тем, как она работала бы, если бы я не использовал веса imagenet, поэтому я загрузил модель с помощью
model = applications.VGG16(weights=None, include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3))
В соответствии с документацией Keras использование "weights = None" приводит к произвольно инициализированным весам.
Моя проблема сейчас заключается в том, что нейронная сеть всегда дает один и тот же результат, даже после обучения в течение нескольких эпох и пробуя разные скорости обучения, она всегда предсказывает все изображения как один и тот же класс.
Я не думаю, что входные данные (изображения 2 разных классов) или мой код являются проблемой, потому что при инициализации с весами imagenet и обучении этому мой классификатор учился очень хорошо и достиг 90% точности на тестовом наборе.
В чем может быть проблема? Может быть, инициализация веса? Но я не знаю, как использовать другой инициализатор при загрузке такой модели