Цикл Keras дает неожиданные результаты прогнозов - PullRequest
Новая
       6

Цикл Keras дает неожиданные результаты прогнозов

0 голосов
/ 20 марта 2019

Я пытаюсь создать тестовое увеличение времени в Керасе.Я тестирую свой код, не выполняя никакого увеличения изображения.Он перебирает мой фрейм данных 5 раз, и все строки оцениваются в каждом цикле.Точность первого цикла отличная!Точность циклов от 2 до 5 в 10 раз хуже, чем прогнозы, сделанные в цикле 1. flow_from_dataframe имеет shuffle=False.

Я также протестировал код с соответствующим увеличением изображения в функции ImageDataGenerator.Я получаю аналогичные результаты с хорошей точностью в первом цикле и в 10 раз хуже в циклах со 2 по 5. Есть ли у вас какие-либо предложения по поводу изменения производительности?Меняется ли заказ?

TTA_data_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                        fill_mode='nearest')

TTA_generator = TTA_data_datagen.flow_from_dataframe(dataframe=train_df2,
                    target_size=(96,96),
                    x_col='img_path', 
                    y_col='label', 
                    class_mode="binary",  
                    batch_size=20,
                    shuffle=False)
predictions = []
predict_steps_per_epoch= len(train_df2.label) /20
for i in range(5):
   preds = final_model.predict_generator(TTA_generator, steps=predict_steps_per_epoch)
   predictions.append(preds)
...