2024-09-30 07:32:01 发布
网友
我试图在视网膜图像数据集中使用imagenet将学习VGG16模型转移到视网膜图像数据集中,但我对得到像this这样的图感到困惑,我不知道为什么验证准确度没有像训练准确度那样在各个时期以正常方式增加,这是一个过度拟合的指数吗?如果是,我如何克服它
我的第一个建议是使用ResNet(包含剩余连接的网络)作为改进的第一步,以避免消失梯度问题
VGG的使用越来越少,不再与基准测试相关。您应该使用ResNet50,它与其他相关的预训练神经网络一起在tensorflow.keras.applications中提供
tensorflow.keras.applications
此外,验证精度波动很大;除了前面提到的可能改进之外,您可能还需要重新检查培训和验证集的构造
我的第一个建议是使用ResNet(包含剩余连接的网络)作为改进的第一步,以避免消失梯度问题
VGG的使用越来越少,不再与基准测试相关。您应该使用ResNet50,它与其他相关的预训练神经网络一起在
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中提供此外,验证精度波动很大;除了前面提到的可能改进之外,您可能还需要重新检查培训和验证集的构造
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