Keras CNN: точность проверки застряла на 70%, точность обучения достигла 100% - PullRequest
Новая
       6

Keras CNN: точность проверки застряла на 70%, точность обучения достигла 100%

0 голосов
/ 16 января 2019

Я пытаюсь создать нейронную сеть, используя Python с Keras, с целью определения дверей и окон на фотографиях и видео.Вот моя архитектура: 

img_width = 32
img_height = 32

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Я использую оптимизатор Адама с параметрами по умолчанию и категориальной функцией потери кроссентропии.У меня есть 3 класса входных данных, 685 изображений каждый, и я использую ImageDataGenerator на них.Я также умножил значения steps_per_epoch и validation_steps на fit_generator, чтобы компенсировать небольшие наборы данных.Размер партии равен 32. 

train_data_generator = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2)

train_generator = train_data_generator.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    subset='training')

validation_generator = train_data_generator.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical',
    subset='validation')

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss',
                           min_delta=1e-3,
                           patience=10,
                           verbose=1,
                           mode='auto',
                           restore_best_weights=True)

history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=8*nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=8*nb_validation_samples // batch_size,
    callbacks=[tensor_board, model_checkpoint, early_stopping])

Теперь моя проблема в том, что моя точность проверки обычно застревает на ~ 70%, в то время как потери проверки начинают быстро расти.В то же время потери при тренировках приближаются к 0, а точность тренировок почти достигает 100%.До сих пор я пытался противостоять этому:

  • изменяя размер пакета на другие степени 2;
  • изменяя скорость обучения Адама;
  • пробуя другой оптимизатор;
  • с использованием ReduceLROnPlateau или LearningRateScheduler;
  • , меняющим значение параметра Dropout на любое значение в диапазоне 0,2-0,95;
  • с использованием Dropouts вместо BatchNormalization;
  • изменение размера изображений.

И, конечно, различные их комбинации.Я также изменил весь набор данных (до того, как он стал непоследовательным, изображения внутри классов сильно различались, и классы имели разные размеры).Казалось, ничего не работает.Есть идеи, что я могу делать не так?

1 Ответ

0 голосов
/ 16 января 2019

Эти результаты говорят о том, что вы переоцениваете экипировку: ваша модель достигает идеальной оценки точности обучения, что означает, что модель, вероятно, просто запоминает то, что видит, без должного обобщения (следовательно, застревает с точностью проверки 70%).

Поскольку у вас есть только пара сотен изображений, вы не можете ничего сделать. По крайней мере, вы должны использовать увеличение данных. Например, если вы берете изображение и переворачиваете его по вертикальной оси, вы получаете новое изображение. Вы также можете увеличить масштаб на разных уровнях или слегка повернуть (не слишком сильно).

BatchNormalization не является техникой регуляризации, поэтому «Dropout вместо BatchNorm» немного странный.

Еще одна вещь, которую вы можете попробовать - это трансферное обучение. Получить гораздо больший набор изображений; не имеет значения, являются ли они окнами и дверями или просто чем-то другим. Тренируйте свою сеть для этой задачи. Затем, как только это будет сделано, выбросьте последний слой, замените его новым только для ваших конкретных 3 классов и снова потренируйтесь, но только с весами ЭТОГО слоя. (Более подробную информацию и тонкости можно найти в литературе).

...