回答此问题可获得 20 贡献值,回答如果被采纳可获得 50 分。
<p>我用Keras作为我的CNN模型。在那个模型中,我用图像来训练它。我的图像是256*256的形状。但是我把它训练成64*64。当我调整图像大小为64*64并再次训练时,我的准确率急剧下降。我错过了什么?在</p>
<p>当我将卷积2D输入形状排列为</p>
<pre><code>classifier.add(Convolution2D(32,3,3,input_shape = (256,256), activation ='relu'))
</code></pre>
<p>这需要很多时间。因此,我将卷积2d安排为<code>classifier.add(Convolution2D(32,3,3,input_shape = (64,64), activation ='relu'))</code>,并训练了我的第一个模型。它预测得很好。在</p>
<p>当我将输入图像的大小调整为64*64并使用卷积2d训练为</p>
^{pr2}$
<p>我的准确率下降了。有什么问题吗?在</p>
<p>这是密码</p>
<pre><code>classifier = Sequential()
classifier.add(Convolution2D(32,3,3,input_shape = (64,64,3), activation ='relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
classifier.add(Flatten())
classifier.fit_generator(
training_set,
steps_per_epoch=8000,
epochs=10,
validation_data=test_set,
validation_steps=800)
</code></pre>
<p>这是我的重塑代码</p>
<pre><code>from PIL import Image
import os
path = 'TestForTrain2'
for file in os.listdir('TestForTrain2'):
img = Image.open(os.path.join('TestForTrain2', file))
width, height = img.size
stringName = str(file)
print(width," === ",height)
print(stringName)
f, e = os.path.splitext(path + file)
imResize = img.resize((64, 64), Image.ANTIALIAS)
imResize.save( stringName + '.jpg', 'JPEG', quality=90)
</code></pre>