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改进EfficientNet的结果
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Stack Overflow用户
提问于 2021-10-23 05:32:25
回答 1查看 72关注 0票数 0

好了,我还在努力学习巨蟒呢。现在我将使用EfficientNet模型来检测棕榈油的成熟度。我使用的是5852训练图片,分为4个班(1463张/班),132张测试图(33张/班)。经过200次的测试,结果远远不是很好。有什么解决方案可以让我改进结果吗?这是我的模型精度和模型损失的结果。

这是我的代码

https://colab.research.google.com/drive/18AtIP7aOycHPDR84PuQ7iS8aYUdclZIe?usp=sharing

你的帮助对我意义重大。

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-11-07 15:57:26

您在生成器中进行了重新缩放,这可能是问题的根源。

Efficientnet的Tensorflow实现已经包含了重缩放层,所以你不能在你的ImageDataGenerator中重缩放图像。您可以通过.summary()方法进行检查。

官方文件说:

注意:每个Keras应用程序都需要一种特定的输入预处理。对于EfficientNet,输入预处理是模型的一部分(作为重缩放层),因此tf.keras.applications.efficientnet.preprocess_input实际上是一个传递函数。EfficientNet模型期望它们的输入是值在0-255范围内的像素的浮点型张量

例如,Resnets没有这个层,在将图像提供给模型之前,您应该重新调整图像的比例。要记住来自tf.keras.applications的每个网络的这些东西是很棘手的,所以我建议在使用新模型之前只检查它们。

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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/69685414

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