Что делать, чтобы получить более высокий процент точности данных тестирования? Я работаю над проектом по выявлению болезней растений с Keras, Tensorflow и python более 4 недель. Я использовал много разных структур CNN. Но ни один из них не предсказал с точностью более 60%. Однако я использовал ImageDataGenerator. После некоторого поиска я использовал VGG16, чтобы предсказать бинарные классы листьев помидоров «bactrrial_spot, early_blight», но это также было 50% точности. Вот пример изображений: введите описание изображения здесь
Я использую 800 образцов для обучения, 50 для проверки и 50 для тестирования. Каждое изображение (224,224,3). Что делать, чтобы повысить точность прогнозов при тестировании данных?