Тренинг классификатора Binary Image (кошки / собаки) с еще одним классом - PullRequest
0 голосов
/ 22 апреля 2019

Я использую следующий код:

https://github.com/llSourcell/how_to_make_an_image_classifier/blob/master/demo.ipynb

Где он делает простую реализацию кошек против собак.Я использовал свой собственный набор изображений, который состоит всего из 240 тренировочных изображений и 50 тестовых образцов, и я попробовал эту же модель.Единственное, что я изменил в модели, это

img_width, img_height = 432, 288

nb_train_samples = 720 nb_validation_samples = 150

Для двух классов, хороших и плохих в 5эпохи его достижения 100% точности проверки.Когда я добавляю третий класс в это для Model / Train / Mixed и Model / Validation / Mixed.Тогда это дает мне постоянную точность только 66% и никакого улучшения оттуда.Где я иду не так?

Для кода:

https://colab.research.google.com/drive/1iMJCLsQDC73obejWsdAxygpvGAWMb2Gw

Я пытался включить этот класс в обучение и проверку.Изменен class_mode, но это, похоже, не проблема.

Я хочу, чтобы у модели было устойчивое повышение точности, как это было для базовой модели.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...