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社区首页 >问答首页 >关于使用CNN进行图像分类

关于使用CNN进行图像分类
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Stack Overflow用户
提问于 2018-04-16 12:34:11
回答 4查看 100关注 0票数 0

利用卷积神经网络建立图像分类模型,经过5次classes.It训练,训练准确率为100%,测试准确率为82%。但是当我手动给出一幅图像进行预测时,该模型无法将它们分类为10幅图像该模型仅对3-4幅图像进行分类correctly.What是错误的吗?我该怎么办??

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回答 4

Stack Overflow用户

发布于 2018-04-16 12:53:59

这是过度拟合的症状。您可以尝试调整模型的参数和层数。也请尝试使用Dropout。如果使用Tensorflow,请了解更多tensorflow documentation

票数 1
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Stack Overflow用户

发布于 2018-04-16 12:49:19

这意味着你显然是过度适应了。您的模型不能很好地概括您手动输入的图像。有几件事你可以做。

  1. 您可以尝试正则化,这样模型就不会过拟合。
  2. try not data
  3. Data getting

我希望通过引入正则化,您的模型将在手动输入的图像上工作得更好。

票数 0
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Stack Overflow用户

发布于 2018-07-16 23:29:42

您的模型不能正确泛化。训练已经非常迅速地遍历了训练集中的所有图像,甚至开始对相同的图像进行预测。

  1. 尝试添加不同大小的图像。
  2. 尝试水平翻转原始图像,以创建转换后的图像,这也可能有助于准确地训练模型。
票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/49849715

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