почему достоверность достоверности не увеличивается в течение эпох?

Question

Я пытаюсь перенести обучающую модель VGG16 с imag enet в набор данных изображений сетчатки, но я запутался, получив график типа this , я не знаю, почему точность проверки не увеличился ли в обычном режиме в течение эпох, как точность обучения, это показатель переоснащения? если да, как я могу преодолеть это?

Answer 1

Моим первым предложением было бы использовать Re sNet (сеть, которая содержит остаточные соединения) в качестве первого шага к улучшению, чтобы избежать проблемы исчезающего градиента.

VGG стали менее используемыми больше не актуальны для бенчмаркинга. Вместо этого вам следует использовать ResNet50, который доступен в tensorflow.keras.applications вместе с другими соответствующими предварительно обученными нейронными сетями.

Кроме того, точность валидации сильно колеблется; в дополнение к ранее упомянутому возможному улучшению, вы можете перепроверить конструкцию ваших обучающих и проверочных наборов.