我试图训练一个用于二进制分类的模型,但在3个时期之后,验证准确率仍然保持在0.5000。 数据集由两个类的1512个图像组成,因此总共有3024个图像。我使用keras进行迁移学习,使用的是VGG16模型。 from keras import models
from keras import layers
from keras import optimizers
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import TensorBoard, EarlyStopping, Mod
我已经通过了Keras ,但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的,以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。举个例子:
import keras
from keras import applications
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, Flatten, Dense
from keras.layers import Dropout, Input, BatchNormalization
from keras import Model
# define model 1
INPUT_SHAPE