Анализ настроений с использованием изображений

Question

Я пытаюсь анализировать настроения изображений. У меня 4 класса - Веселый, смешной, очень смешной, не смешной. Я пробовал предварительно обученные модели, такие как VGG16 / 19 densenet201, но моя модель переоснащается с точностью обучения более 95% и тестированием около 30. Может кто-нибудь дать предложения, что еще я могу попробовать? Учебные образы - 6K

Answer 1

Вы можете попробовать следующее, чтобы уменьшить переоснащение:

• Реализация Ранняя остановка : вычислить потери проверки в каждую эпоху и порог терпения для остановки
• Внедрить Перекрестная проверка : см. Раздел Перекрестная проверка в https://cs231n.github.io/classification/#val
• Использовать Нормализация партии : нормализует активации слоев в единичной дисперсии и нулевое среднее значение улучшает обобщение модели
• Использование Выпадение (либо с пакетной нормой): случайным образом обнуляет некоторые активации, чтобы стимулировать использование всех нейронов

Также, если ваш набор данных не слишком сложен, убедитесь, что вы не используете слишком сложные модели и не переборщите задачу.