首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

与flow_from_directory()相比,Keras的ImageDataGenerator.flow()导致非常低的训练/验证精度

与flow_from_directory()相比,Keras的ImageDataGenerator.flow()导致非常低的训练/验证精度的原因可能是由于以下几个方面:

  1. 数据增强不足:ImageDataGenerator.flow()方法在生成数据时,可以通过设置一系列的参数进行数据增强操作,如旋转、缩放、平移、翻转等。然而,如果参数设置不当或者数据增强的方式不够多样化,可能会导致生成的数据样本过于单一,无法覆盖训练集中的各种变化情况,从而影响模型的泛化能力。
  2. 数据分布不均衡:在使用ImageDataGenerator.flow()方法生成数据时,如果训练集中的不同类别的样本数量不均衡,即某些类别的样本数量远远多于其他类别,可能会导致模型对于数量较少的类别学习不足,从而影响模型的训练和验证精度。
  3. 模型复杂度不适当:ImageDataGenerator.flow()方法生成的数据可能无法满足模型的复杂度要求。如果模型过于复杂,而生成的数据样本过于简单,模型可能会过拟合训练集,导致在验证集上表现较差。

针对以上问题,可以采取以下措施来提高训练/验证精度:

  1. 增加数据增强的多样性:通过调整ImageDataGenerator.flow()方法的参数,增加更多的数据增强方式,如随机剪裁、亮度调整、对比度增强等,以增加数据样本的多样性,提高模型的泛化能力。
  2. 数据平衡处理:对于训练集中样本数量不均衡的情况,可以采取一些方法来平衡数据分布,如过采样、欠采样、SMOTE等技术,以保证各个类别的样本数量相对均衡。
  3. 调整模型复杂度:根据实际情况,适当调整模型的复杂度,避免过拟合。可以通过增加正则化项、减少网络层数、调整神经元数量等方式来降低模型复杂度。
  4. 调整学习率和优化器:合适的学习率和优化器选择对于模型的训练和验证精度也有重要影响。可以尝试不同的学习率衰减策略和优化器算法,以找到最佳的组合。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 数据增强相关产品:腾讯云图像处理(https://cloud.tencent.com/product/ti),该产品提供了丰富的图像处理功能,包括图像增强、图像剪裁、图像旋转等,可以用于数据增强操作。
  • 数据平衡处理相关产品:腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai),该产品提供了多种人工智能相关的服务,包括数据平衡处理、数据清洗等功能,可以用于处理数据不均衡的问题。
  • 深度学习平台:腾讯云AI Lab(https://cloud.tencent.com/product/ailab),该产品提供了强大的深度学习平台,包括模型训练、模型部署等功能,可以用于训练和验证模型。

请注意,以上仅为示例,实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

浅谈keras2 predict和fit_generator

在一些问题中,batch_size=32明显是非常。而通过PCI传数据是非常耗时。 所以,使用时候会发现预测数据时效率奇,其原因就是batch_size太小了。...经验: 使用predict时,必须人为设置好batch_size,否则PCI总线之间数据传输次数过多,性能会非常低下。...如果说训练样本树N=1000,steps_per_epoch = 10,那么相当于一个batch_size=100,如果还是按照旧版来设置,那么相当于 batch_size = 1,会性能非常。...在现实机器学习中,训练一个model往往需要数量巨大数据,如果使用fit进行数据训练,很有可能导致内存不够,无法进行训练。.../.flow_from_dataframe/.flow_from_directory来生成一个generator 1.自己创建一个generator生成器 使用Keras自带ImageDataGenerator

1.3K10

太强了,竟然可以根据指纹图像预测性别!

实现步骤 • 了解数据集 • 重新构造数据集(以便使用keras Flow_from_directory函数) • 定义一个简单函数提取所需特定标签 • 定义一个简单函数读取图像、调整图像大小。...如果我们数据集如上图所示那样构造,我们可以使用kerasflow_from_directory()函数来加载数据集,这是从目录加载数据一种非常简单方法,它以目录名称作为类别。...已经有了训练和测试数据,我们仍然需要验证数据(test),因此我们可以使用来自sklearn库train_test_splitfrom或使用kerasvalidation_split设置验证数据。...如上图所示图像表明我们模型正在训练中,它给出了训练损失和准确度值,以及每个时期验证损失和准确度值。我们成功地训练了模型,训练准确度为99%,val准确度为98 %。还不错!...在我们模型训练过程中没有重大过拟合,两条损失曲线都随着精度提高而逐渐减小。 测试模型 训练完模型后,想在以前未见过数据上对其进行测试,以查看其性能如何。

66330

使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎

,我们数据集中有5639个文件,我们使用这些图像中15%作为验证集,另外15%作为测试集。...我们最终训练集包括1076例正常病例和2873例肺炎病例。 数据探索 我们探索性数据可视化显示,肺部炎症经常阻碍心脏和胸腔可见性,在肺周围造成更大变异性。 ?...生成器flow_from_directory结合使用,以指定格式从目录中调用图像,然后创建重新标定数据。 构建模型体系结构 keras.models.Sequential()启动一个序列模型。...验证和评价 我们第一个模型显示,预测验证数据类准确率为94%,损失为0.11。从下图可以看出,training loss还有改进空间,所以我们可能会增加模型复杂度。...此外,验证损失似乎徘徊在0.1左右。我们可以尝试通过使用数据增强添加更多数据来提高通用性。 ? 这里是一个完整代码,从拟合模型绘制损失图和精度图。

1K30

蔬菜识别系统Python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型

并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。...它核心是张量(Tensor),是多维数组抽象,可以在计算图中流动。在进行图像识别分类之前,我们需要准备训练数据。通常情况下,我们需要一个包含训练图像和对应标签数据集。...,并通过flow_from_directory方法从目录中加载数据集。...以下是一个使用Keras构建图像分类模型示例代码:from tensorflow.keras.applications import VGG16from tensorflow.keras.models...import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten# 加载预训练VGG16模型base_model = VGG16

36520

基于Keare交通标志识别

Post Views: 242 前两天体验了一下腾讯云在线实验,内容如题,在这里记录一下一些必要知识( 水 实验步骤 这个实验分为训练过程和测试过程两部分。...训练过程流程及实现: 解析脚本输入参数:使用argparse解析,由args变量持有 创建模型:自定义函数create_model(),返回使用keras.models.Model类创建实例 模型编译...:执行Model实例compile() 数据增强:自定义函数create_image_generator() 模型训练保存:自定义函数train()完成模型训练,使用keras.callbacks.ModelCheckpoint...类实例完成模型保存 测试过程流程及实现: 解析脚本输入参数:使用argparse解析,由args变量持有 创建模型:自定义函数create_model() 模型加载:使用keras.models.load_model...() 数据读取:自定义函数create_image_generator() 预测评估:自定义函数test() 环境搭建 安装TensorFlow 输入下述命令升级pip并安装TensorFlow python

47020

用AI训练AI:制作一个简单猫狗识别模型

: print("It's a dog.")else: print("It's a cat.")这段代码提供了一个非常基础示例,用于训练和测试一个猫狗识别模型。...20% 作为验证集# flow_from_directory 是 ImageDataGenerator 类一个方法,它用于从文件夹路径中直接加载图像,并将它们作为深度学习模型输入# 这个方法非常适合处理文件夹中按类别组织图像数据...为训练验证数据设置了不同参数,包括图像大小、批次大小、类别模式及数据子集类型 target_size=(150, 150), # 调整图片大小为150x150 batch_size...,指定训练验证数据生成器、步骤数、轮数和详细度参数history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=100, # 每轮迭代训练步数...epochs=15, # 训练轮数 validation_data=validation_generator, validation_steps=50, # 验证步数

42462

如何使用机器学习来检测手机上聊天屏幕截图

如果发送或接收了大量这些屏幕截图,那么最终手机大部分内存都将被阻塞。在保留重要图像安全同时查找和删除这些屏幕快照是一项非常耗时任务。...因此从不同消息传递应用程序(如WhatsApp,Messenger,Instagram等)中收集了朋友聊天屏幕截图。从手机和互联网上收集了一些人,地点,风景随机图像。总共拍摄了660张图像。...为了能够在Keras中使用flow_from_directory函数,将数据整理成如下: 数据文件夹树 建立模型 每个CNN都由两个主要部分组成:卷积基础和完全连接网络。...馈送数据 由于数据是以上述特定方式组织,因此现在可以使用ImageDataGenerator类和Kerasflow_from_directory方法来扩充数据并将其输入模型。...Keras提供了一个名为fit_generator函数,可用于运行训练。在这里还可以设置时期数,steps_per_epoch和validation_steps。

2K10

keras系列︱图像多分类训练利用bottleneck features进行微调(三)

笔者先学caffe,从使用来看,比caffe简单超级多,非常好用,特别是重新训练一个模型,但是呢,在fine-tuning时候,遇到了很多问题,对新手比较棘手。...式、Model式)解读(二) 3、keras系列︱图像多分类训练利用bottleneck features进行微调(三) 4、keras系列︱人脸表情分类识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类...flow_from_directory是计算数据一些属性值,之后再训练阶段直接丢进去这些生成器。...三、fine-tuning方式一:使用预训练网络bottleneck特征 本节主要来源于:面向小数据集构建图像分类模型 当然,keras中文版里面漏洞一大堆… 没有跟着版本更新,导致很多内容都是不对...非常问题,是因为输给这个层格式不对。

4.3K80

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

(不仅编程上更方便,而且可以避免一次性把所有训练数据载入内存,而导致内存不够等问题。) 让我们分别定义这些目录。...在训练过程中,我们将希望监控分类精度。 NOTE.我们将使用学习率为0.001rmsprop优化器。...总共需要两个生成器,有用于产生训练图像,一个用于产生验证图像。生成器将产生一批大小为300x300图像及其标签(0或1)。...通过ImageDataGenerator类.flow(data, labels)或.flow_from_directory(directory),可以创建生成器。...它基本思路是在需要调整参数地方插入一个特殊对象(可指定参数范围),然后调用类似训练那样search方法即可。 接下来首先准备训练数据和需要加载库。

70220

Keras搭建一个CNN | 入门教程

在模型训练过程中,确保训练集和验证精度在逐渐增加,而损失逐渐减少,这是非常重要。 如果训练精度高但验证精度,那么模型很可能出现了过拟合。...如果训练精度验证精度都较高,但是验证精度训练精度略高,那么验证集很可能包含较多易于分类图像。...变化 从图中可以看到,验证精度高略高于训练精度。...但是如果我们训练数据集非常小,并且和 InceptionV3 原始训练非常相似,那么微调可能会导致模型过拟合。如下图所示,在微调之后,我们再次绘制了训练集和验证评估指标的变化。...微调模型后,训练集和验证评估指标随着训练epoch变化 从图中可以看到,训练集和验证精度都有所提升。

1.4K30

数据预处理-对图片扩展处理方法

Keras非常便捷提供了图片预处理类--ImageDataGenerator 可以用这个图片生成器生成一个batch周期内数据,它支持实时数据扩展,训练时候会无限生成数据,一直到达设定epoch...flow(): 接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据扩展或标准化后batch数据,并在一个无限循环中不断返回数据 flow_from_directory() :以文件夹路径为参数,生成经过数据提升...from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array from glob import glob...实时生成数据集用于训练 经常会和函数式模型Model()API---.fit_generator()配合使用,在训练中实时地生成数据。...break the loop by hand because # the generator loops indefinitely break 2)和.flow_from_directory

1.1K40

Deep learning with Python 学习笔记(9)

:比如优化器学习率 在训练过程中记录训练指标和验证指标,或将模型学到表示可视化(这些表示也在不断更新):Keras 进度条就是一个回调函数 keras.callbacks 模块包含许多内置回调函数...这个回调函数通常ModelCheckpoint 结合使用,后者可以在训练过程中持续不断地保存模型(你也可以选择只保存目前最佳模型,即一轮结束后具有最佳性能模型) import keras #...你可以传入任意个数回调函数 # EarlyStopping: 1. 如果不再改善,就中断训练 2. 监控模型验证精度 3....有多种不同技术可供选择:贝叶斯优化、遗传算法、简单随机搜索等 更新超参数非常具有挑战性,如 计算反馈信号(这组超参数在这个任务上是否得到了一个高性能模型)计算代价可能非常高,它需要在数据集上创建一个新模型并从头开始训练...如果模型之间唯一区别是随机初始化和训练数据读取顺序,那么集成多样性很小,单一模型相比只会有微小改进。

60010

resnet18

VGG相比,Resnet则更加出色,为后续研究做下铺垫 这是Resnet论文翻译参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_42858575/article/details.../93305238 在之前神经网络,存在两个问题: 网络收敛速度很慢,在用vgg16训练做cifar分类时候,收敛速度很慢,resnet相比,收敛速度慢至几倍甚至十倍。...从上面这幅图可以看出,在一定训练迭代中,适合浅层网络要比深层网络有更低训练误差和测试误差 Resnet在当时打破了网络越深,性能越好共识,而且残差结构能加速学习,使得模型更加容易学习,也能有效地防止梯度爆炸或者消失...本次我根据一些帖子以及pytorch源码去核对我复现版本,复现代码参照了keras源码。...分成训练集、验证集、测试集。

1.1K10

基于OpencvCV情绪检测

图像数据增强可以扩展训练数据集大小,改善图像质量。Keras深度学习神经网络库中ImageDataGenerator类通过图像增强来拟合模型。...在这里,我只是重新保存验证数据,而没有执行任何其他扩充操作,因为我想使用训练模型中数据不同原始数据来检查模型。...Block-2层出现顺序如下: • block-1相同层,但是卷积层具有64个滤波器。 Block-3层出现顺序如下: • block-1相同层,但是卷积层具有128个滤波器。...块6层出现顺序如下: • 模块5相同层,但没有展平层,因为该模块输入已展平。...• metrics:metrics参数应该是一个列表,模型可以有任意数量metrics。它是模型在训练和测试过程中要评估metrics列表。这里我们使用了精度作为度量标准。

97040

如何在 GPU 深度学习云服务里,使用自己数据集?

可是感谢之后,我才发现原来他是 Russell Cloud 开发人员。 于是这几天,使用中一遇到问题,我就直接找他答疑了。 因为有这种绿色通道,响应一直非常迅速。用户体验很好。...在上传下载较大规模数据时候,优势比较明显。相比,FloydHub 上传500MB左右数据时候,发生了两次中断。 第三是文档全部用中文撰写,答疑也用中文进行。对英语不好同学,更友好。... FloydHub 不同,大多数情况下 Russell Cloud 身份项目验证,用都是这种 Token 方式。...当你使用 Keras 图片处理工具时,拥有这样目录结构,你就可以直接调用 ImageDataGenerator 下flow_from_directory 功能,把目录里图片数据,直接转化成为模型可以利用张量...变通方法,是直接下载 log 文件,阅读和分析。 第三,Keras 和 Tensorflow 许多代码库(例如使用预训练模型),都会自动调用下载功能,从 github 下载数据。

2.1K20

使用Keras深度学习:经验教训

对于那些对Keras不熟悉的人,你可以在Keras阅读更多。io或一个简单谷歌搜索将带你到基础和更多Keras。 在这篇文章中,我想分享我在一年前用Keras做实验时学到经验或希望我知道事情。...在Keras中,dev split被指定为模型一部分。适合验证关键字。 5、在构建模型之前,定义并确定度量标准。...一个度量可以关注模型精度(MAE、精度精度、召回等),但是还需要一个业务相关度量。 6、您并不总是需要一个深度学习模型来解决业务问题。...CNN或LSTM相比,迭代和运行基于树模型(如梯度助力法或随机森林)要快得多 参数选择: 1、学习速率-从默认速率开始,如果网络没有学习,增加到。001,。0001,。00001等等。...如果模型不收敛,训练验证曲线就不会相交。 ? 我希望这篇文章对您学习和使用Keras进行深度学习模型实验非常有用。 如果我漏掉了什么重要东西,或者你发现了实验不同东西,请在下面评论。

68020

TensorFlow 2.0入门

使用Matplotlib绘制图形: 训练验证指标在训练Keras简单CNN所有层之后 这些图表深入了解了模型训练程度。有必要确保训练验证准确度增加,损失减少。...如果训练精度高但验证精度,那么这是过度拟合典型情况。可能需要通过执行数据扩充或从Internet下载更多图像来增加训练数据集。...现在编译模型以使用训练参数对其进行配置。编译模型后,现在可以在鲜花数据集上进行训练训练分类层 使用训练简单CNN相同步骤训练模型。绘制了训练验证指标。...如果之前接受过融合训练,这将使准确度提高几个百分点。但是如果训练数据集相当小,并且初始数据集类似于Inception V3训练,那么微调可能会导致过度拟合。在微调后再次绘制训练验证指标。...这就是为什么分类层训练相比,保持较低微调学习率非常重要。

1.8K30
领券