Я делаю эталон предварительно обученных моделей keras (vgg, re snet, inception, ...) для классификации изображений по личным данным (электрооборудование), и мне было интересно, есть ли лучшие практики для иметь соответствующий ориентир. У меня есть 120 помеченных изображений. Я уже пробовал увеличение данных, контрольные точки, раннюю остановку,
Лучшие замечания о:
получении воспроизводимых результатов: каждый раз, когда я тренирую свою модель, у меня появляются разные результаты. Я попробовал советы в этом посте напрасно: Как получить воспроизводимые результаты в кератах
полностью связанные слои: нужен ли нам комплекс F C слои? Каковы лучшие практики в трансферном обучении?
другие советы?
Заранее спасибо!