图像分类。验证损失在初始培训期间卡住(v1)
图像分类是一种计算机视觉任务，旨在将输入的图像分为不同的预定义类别。它是人工智能领域中的一个重要应用，可以广泛应用于图像识别、图像搜索、自动驾驶、安防监控等领域。
图像分类的基本流程包括数据准备、模型训练和模型评估三个阶段。在数据准备阶段，需要收集和标注大量的图像数据集，并将其划分为训练集和测试集。模型训练阶段使用训练集来训练一个分类模型，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）和深度学习模型。模型评估阶段使用测试集来评估模型的准确性和性能。
图像分类的优势在于可以自动化地对大量图像进行分类和识别，提高工作效率和准确性。它可以应用于许多领域，例如医学影像分析、工业质检、智能交通等。通过图像分类技术，可以实现自动识别疾病、检测产品缺陷、实现智能监控等应用场景。
腾讯云提供了一系列与图像分类相关的产品和服务。其中，腾讯云图像识别（Image Recognition）服务可以帮助开发者快速实现图像分类功能。该服务基于深度学习技术，提供了丰富的图像识别能力，包括场景识别、物体识别、文字识别等。开发者可以通过调用腾讯云图像识别API，实现图像分类功能的集成和应用。
更多关于腾讯云图像识别服务的信息，可以访问以下链接： 腾讯云图像识别产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/ocr 腾讯云图像识别API文档：https://cloud.tencent.com/document/product/866
相关·内容
2回答
我已经构建了一个包含4个类的小型自定义图像分类训练/val数据集。训练数据集有大约110.000个图像。验证数据集有大约6.000个图像。我遇到的问题是，在训练过程中，训练精度(以上一个训练样本的平均精度衡量)和训练损失都有所提高，而验证精度和损失保持不变。这仅在我使用inception和resnet模型时发生，如果我在相同的训练和验证数据上使用alexnet模型，则验证
浏览 11提问于2017-08-04得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个图像数据集的多类图像分类-培训和测试图像。我训练并保存了我的模型(作为.h5文件)的训练数据，使用80-20%的火车验证分割。哪种选择更好，情况总是这样吗？对于“测试图像”，使用训练后的模型对整个训练数据(即包含20%的验证图像)保存的模型进行预测。但是，如果没有验证数据，那么模型如何确保在培训期间
浏览 8提问于2020-07-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图教MobileNetV2架构一个分类任务，在培训和验证过程中，一切都进行得很顺利。验证损失达到0.1 (分类交叉熵)，准确率为99%。在测试期间，即使准确性没有下降，损失高达16！我检查了不同预测的损失分布，令我惊讶的是，正确预测的损失(99% )为16，而错误预测的损失为4。由于我没有经验，我想让你给我参考一些可能导致这种行为的原因。
浏览 0提问于2022-05-31得票数 -1
1回答
验证损失低于培训损失培训
、、、、
我正在使用tf.learn在tensorflow中训练一个LSTM。为此，我将数据分为培训(90%)和验证(10%)。据我所知，一个模型通常比验证数据更适合训练数据，但我得到的结果正好相反。验证集的损失较低，精度较高。
正如我在其他答案中所读到的，这可能是因为在验证过程中没有应用辍学。然而，当我从我的LSTM架构中删除掉时，我的验证损失仍然低于训练损失(虽然差异较小)。而且，每个时期结束时所显示的<
浏览 0提问于2019-06-13得票数 6
回答已采纳
1回答
validation_data=train_data, epochs=epochs)我只需导入fashon_mnist (只有一批)并将其作为训练和验证数据传递因此，我希望找到相同的损失和度量，但这是输出1/1 [======================
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
回答已采纳
2回答
我在训练CNN来解决三级图像分类问题。我的训练损失平稳地减少了，这是预期的行为。然而，我的验证损失显示出很大的波动。📷附加信息:我正在微调一个Resnet-18的最后一层，它是在ImageNet数据上接受过PyTorch预培训的。我必须指出，我在训练阶段使用了一个加权损失函数，因为我的数据非常不平衡。然而，为了绘制<e
浏览 0提问于2018-05-02得票数 10
回答已采纳
2回答
如何正确训练扩展数据集
、、、
我训练了我的分类器，在每幅图片上混合了几个类，例如A。分类器能够(几乎)正确地分割图像上的这些类。现在我得到了更多显示G类图片的数据，为了最小化我的工作，我只在图像上标记了G类，而其他的则没有显示出来(无效)。建议的解决方案:我可以将我的新数据添加到旧的数据中，但是当有G类图像时，我必须告诉CNN，因为我必须以某种方式改变CNN的误差测量。但是怎么做呢？如果G包含在我的第一个数据集中(假设G是“警车”，而B是“汽车”，但是有些图像显示了警车)，那么在这
浏览 0提问于2017-02-14得票数 1
我正试图通过微调一个VGG16网络(在ImageNet上进行预先培训)来进行传输学习，以便对一个小得多的数据集(11000幅图像，200个类)进行图像分类。所以问题是，培训似乎进行得很好，损失大幅下降，并稳定在某一值附近，在特定数量的批次培训之后，我正在监控网络在验证集(20%的数据)上的预测精度。我注意到，平均验证的准确性并没有显示出任何改善的趋势--而且在整个
浏览 4提问于2016-11-09得票数 0
回答已采纳
2回答
我是一个新的程序员，这是我在现实世界中应用的第一个神经网络。但是，不管我改变了什么超参数，我总是得到类似于这些参数的图。📷如果有人能解释高的验证损失(即使验证的准确性
浏览 0提问于2018-05-24得票数 3
回答已采纳
1回答
了解CNN培训结果
、、、
(请解释如下:)所以很明显，模特的“制服”有点(有些人说，很少的过分适合有时是好的)。我的问题集中在验证、丢失和验证的准确性上。
我的网络是38%不准确还是82%准
浏览 3提问于2020-03-13得票数 0
我有一个三级图像分类问题。这些类是高度不平衡的(大约98%的图像低于一个类)。为了抵消这个不平衡的数据，我用类概率的反比(1/(类的比例))来加权损失。这意味着，对于少数族裔阶层来说，损失会成倍增加。但是，对于此加权损失，我使用训练数据集中的比例。在验证数据集中，val集的分布有所不同(分别为96.66%、2.59%、0.75%，而在训练集中分别为98.28%、0.98%、0.73% )。这意味着，如果我使用基于训练集的权重，主要是错误<em
浏览 0提问于2018-04-25得票数 2
回答已采纳
我的神经网络在火把上的训练越来越快了。训练精度从80%开始并提高
列车损耗减少并保持稳定
验证精度从30%开始，但增长缓慢
验证损失增加
我要展示以下图表：如何解释验证损失增加，验证精度increasesHow在验证集和训练集之间
浏览 4提问于2020-04-21得票数 0
回答已采纳
1回答
在训练过程中，我只使用161张图片。(我只取了符合我要求的宝石)。火车和测试文件夹中图像数量的汇总。
浏览 30提问于2022-05-07得票数 -1
我正在研究Keras的图像分类问题。 epochs = epochs, verbose = 1)
但是，在绘制训练精度和验证精度(以及训练
浏览 1提问于2018-02-17得票数 6
回答已采纳
2回答
用11200幅图像数据集对神经网络进行了训练，验证准确率为96%。我保存了我的模型，并将它的权重加载到同一个神经网络中。我在一个数组中选择了我的数据集的738幅图像，并试图用我的模型来预测它们的类别，并将它们与真实的标签进行比较，然后再一次计算出准确率，它是74%。这里有什么问题？我想它的准确度应该在96%左右。prelist[i]):test_precision = (count/len(x))*100当我<e
浏览 4提问于2020-02-21得票数 0
1回答
我有一个用于图像分类的DenseNet121。就目前而言，培训安排相当简单：每100批使用验证数据加载器评估损失。在一个时代结束时，将当前状态在验证数据上的损失与以前具有最佳验证损失</e
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
回答已采纳
1回答
在许多ML应用程序中，加权损失可能是可取的，因为某些类型的错误预测可能比其他错误更糟糕。例如，在医学二元分类法(健康/疾病)中，一个假阴性，如果病人得不到进一步的检查，结果会比假阳性更糟糕，因为后续检查会发现错误。所以，如果我定义了这样的加权损失函数： if prediction == target: else:
浏览 1提问于2021-03-25得票数 1
回答已采纳
我正在训练一个分类器使用CNN在毕道尔。我的分类器有6个标签。每个标签有700个培训图像，每个标签有10个验证图像。批次大小为10，学习率为0.000001。每个类拥有整个数据集图像的16.7%。我的优化器是AdamW，损失函数是交叉熵。随着训练精度的提高，网络训练效果很好，但验证精度几乎是固定的，与每个班的概率(1/班数)相当。以下图像显示了准确性：
损失情况
浏览 1提问于2021-06-23得票数 1
1回答
我尝试使用不同的ML分类器进行二值分类(SVM，logistic回归，DNN)。用于培训的数据集包含333列和大约2000行。课程有点不平衡，我是用击打来解释的。即使所有分类器的roc曲线都显示出90%以上的AUC，但一旦我提供了一个验证数据集，该模型几乎无法准确地预测30 %的分类对象。在基于3/4的训练数据集生成模型的同时，对模型进行了训练和测试。除了预期之外，分类并不准确(至少对于我们知道标签的数据集而言是如此)。我在
浏览 0提问于2022-05-10得票数 0
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
腾讯云开发者
