Мне нужна модель Tensorflow, чтобы классифицировать изображения по 4 отдельным категориям, для которых я делаю трансферное обучение по предварительно обученной модели InceptionResNetV2 (weights = 'Imag enet'). Во время model.fit () я получаю точность 97,4% с потерей 0,3, в то время как моя точность проверки остается неизменной на уровне 84% с потерей 0,4. Я переоснащаюсь, как мне повысить точность проверки?
base_model = InceptionResNetV2(input_shape=(299,299,3),weights='imagenet', include_top=False)
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(2048,activation='relu')(x)
x = Dropout(0.03)(x)
x = LeakyReLU(alpha=0.05)(x)
x = Dense(1024,activation='relu')(x)
x = LeakyReLU(alpha=0.05)(x)
x = Dense(128,activation='relu')(x)
predictions = Dense(4, activation='softmax')(x)