Я использовал сеть InceptionV3 в качестве основы для своей модели, чтобы классифицировать автомобильную сторону (заднюю, переднюю, боковую, внутреннюю, другую). Теперь один из классов (интерьер) имеет только 350 изображений, а самый большой (другой) имеет более 4000. Остальные три примерно одинаковы, примерно 1000 изображений на класс. Проблема заключается в том, что при обучении точность данных обучения и испытаний достигает ~ 75%, но когда я запускаю модель на всех изображениях с теми же данными, она классифицируется как «другие».
Я имею подумал, что может помочь взвешивание классов с class_weights, но возникает та же проблема.
Может кто-нибудь подсказать, что может быть причиной такого поведения?