Я довольно новичок в машинном обучении, и мне могут потребоваться некоторые общие советы / рекомендации о том, как продолжить мой проект / проблему.
Я хочу использовать трансферное обучение с mobilenetV2 для классификации 5 различных типов поездов. (5 классов). Начав с простого, я только что провел 2 занятия и смог достичь точности ~ 85% для обучения и ~ 70% для проверки со всеми замороженными базовыми слоями. После ~ 10 эпох это неплохо. НО:
Основная проблема : как только я увеличиваю количество классов поезда, точность не улучшается выше ~ 38%. Я попытался изменить скорость обучения, размер пакета, форму ввода изображения ... но безуспешно ...
Поскольку я новичок в этой области, возможно, что-то не так с общей настройкой. ..
Мои мысли:
- Достаточно ли размера изображения 55x55, чтобы получить хорошие функции? (поезда, вероятно, выглядят довольно похожими?)
- для этого размера у предварительно обученной модели, кажется, нет веса ... это проблема?
- у меня достаточно данных? У меня ~ 1200 фото в классе для обучения и ~ 300 фото в классе для проверки (в обоих случаях я отразил изображения по вертикали, чтобы получить больше данных, не классифицируя больше изображений вручную)
- имеет ли смысл моя модель? очень много копирование-вставка
- я запустил достаточно эпох? Максимальная эпоха была, вероятно, 20, но точность не увеличивалась .. поэтому я остановился
Вот как выглядит тренировочная партия размером 32 (перемешанная): 
Вы можете найти код в блокноте Jupyter здесь: https://github.com/n304win/transferLearn
Помощь очень ценится! Спасибо n304win