VGGNet не обучается во время тонкой настройки.
Я обучил 16-слойную модель VGGnet на данных ЭКГ. После этого я разработал новую модель, взяв conv_base
VGGnet и полностью подключенные слои. Новая модель совсем не учится. Это показывает ту же точность и эпоху потерь по эпохам. Позже я разработал полностью new_model (некоторый вариант VGGNet) с нуля, используя библиотеку Keras, но эта модель также не улучшается во время обучения. Какие могут быть возможные причины? Какую бы модель я ни тренировал (которая раньше работала безупречно), давал одинаковые 89,02% в соответствии
Model summary is Layer (type) Output Shape Param # Connected to
input_1 (InputLayer) (None, 1201, 1) 0
input_2 (InputLayer) (None, 401, 1) 0
sequential_1 (Sequential) (None, 2560) 8176064 input_1[0][0]
sequential_2 (Sequential) (None, 25088) 49664 input_2[0][0]
concatenate_1 (Concatenate) (None, 27648) 0 sequential_1[1][0], sequential_2[1][0]
dense_1 (Dense) (None, 1024) 28312576 concatenate_1[0][0]
dropout_1 (Dropout) (None, 1024) 0 dense_1[0][0]
dense_2 (Dense) (None, 512) 524800 dropout_1[0][0]
dropout_2 (Dropout) (None, 512) 0 dense_2[0][0]
dense_3 (Dense) (None, 256) 131328 dropout_2[0][0]
dropout_3 (Dropout) (None, 256) 0 dense_3[0][0]
dense_4 (Dense) (None, 64) 16448 dropout_3[0][0]
dense_5 (Dense) (None, 2) 130 dense_4[0][0]
Учебный код
from keras.optimizers import adam
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpointer =
ModelCheckpoint(filepath='modifiedVGGBasic.bestweights.hdf5',
verbose=1, monitor='val_acc',mode='max', \
save_best_only=True)
earlystop = EarlyStopping(monitor='val_acc', min_delta=0.001, patience=50, \
verbose=2, mode='max', restore_best_weights=True)
ecg_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',metrics=['acc'])
result =ecg_model.fit([xt1r,xt2r],yt,validation_data=([xv1r,xv2r],yv), \
batch_size=128,class_weight=class_weights, \
epochs=150, verbose=2, callbacks=[earlystop, checkpointer])
Вывод двух эпох показан ниже. Он дает одинаковую точность в 89,02% для всех эпох и не учится.
Поезд на 53819 пробах, проверка на 13455 проб
Эпоха 1/150
- 916 с - потери: 1,7631 - в соотв. 0,8866 - потери по объему: 1,7705 - значения по валику: 0,8902
Epoch 00001: val_acc улучшен с -inf до 0.89015, сохраняя модель в
Измененный VGGBasic.bestweights.hdf5
эпоха 2/150
- 888 с - потери: 1,7703 - в соотв. 0,8902 - потери в валу: 1,7705 - вэл_акк: 0,8902