Моя модель keras предназначена для прогнозирования определенного местоположения определенного дефекта в изображениях.
Каждое изображение имеет только один такой дефект, и мне нужно предсказать, где оно находится в изображении.
Моя модель при тестировании на тестовых изображениях точно прогнозирует ее для первого изображения в наборе тестовых данных, а затем для каждого изображения прогнозирует местоположение, аналогичное местоположению дефекта в первом изображении и не соответствующее фактическому изображению.
Таким образом, он не учитывает целевое значение для каждого изображения, а просто пытается улучшить прогноз для первого изображения, которое кажется.
Используемая функция потерь - RMSE, оптимизатор - Адам, архитектура Похож на VGGNet. Активация действует на всех уровнях и линейна на последнем уровне.
Есть идеи, как мне улучшить?
Любое предложение будет полезным.