Я не уверен на 100%, что это правильное место, чтобы задать этот вопрос. Но я не смог найти других стековых сайтов, включающих в себя такие вопросы. Так что я думаю, это относится к программированию.
Я разработал приложение на Swift, в котором используется модель ML. (Использование Create ML). У меня 94 класса, каждый из которых содержит около 55 изображений. (Тестирование состоит из 4 изображений в каждом классе, которые отличаются от тренировочных образов)
Я выполнил учебный прогресс, который дал мне результат:
- Точность обучения: 98%
- Точность проверки: 34%
- Точность тестирования: 22%
Я пытался:
- Увеличить количество итераций до 70
- Я пытался добавить размытие и вращение
- Я пытался добавить больше / меньше изображений
Итак, идея модели заключается в том, чтобы увидеть различия между всеми грибами / грибами. (Так что некоторые из них очень похожи друг на друга ...)
Но как я могу повысить точность проверки? Есть ли способ сделать это?
Спасибо. Есть ли у вас какие-либо идеи? пожалуйста, дайте мне знать