我在遵循,但遇到了一个问题,即学习与我训练的网络停滞不前,在一个次优解决方案中,将所有图片放在一个类别中。我的第一个想法是,这是由于训练图片在类别()中的分布不平衡,所以我删除了足够多的训练图片,以便每个类别中保留相同数量的图片。然而,问题并没有改变。接下来,我尝试了不同的损失函数,不同的指标,不同的优化器和我的模型的不同层结构,没有任何改进。我的模型在训练后仍然将所有图片放在一个类别中。任何想法都是非常受欢迎的。 model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_sha