Я хочу тренировать MNIST на VGG16.
Размер изображения MNIST составляет 28 * 28, и я установил размер ввода 32 * 32 в кератах VGG16. Когда я тренируюсь, у меня хорошие показатели, но я не уверен, что на самом деле происходит. Керас заполняется пустым пространством или изображение расширяется линейно, как в функции масштабирования? Кто-нибудь понимает, как я могу получить точность теста + 95% после 60 эпох?
Здесь я определяю целевой размер:
target_size = (32, 32)
Здесь я определяю свой генератор flow_from_dataframe:
train_df = pd.read_csv("cv1_train.csv", quoting=3)
train_df_generator = train_image_datagen.flow_from_dataframe(
dataframe=train_df,
directory="../../../MNIST",
target_size=target_size,
class_mode='categorical',
batch_size=batch_size,
shuffle=False,
color_mode="rgb",
classes=["zero","one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine"]
)
Здесь я определяю свой размер ввода:
model_base = VGG16(weights=None, include_top=False,
input_shape=(32, 32, 3), classes=10)