Question

我想做一些图像分类训练。刚开始工作。但是无论我使用哪种神经网络，仍然没有任何进展。精度始终卡住。

如果您能给我任何建议，我将非常高兴。我已经尝试调整批量大小，等等。

您可以在此处找到所有数据和内容：https://github.com/marcusdiy/testai

SELECT login, COUNT(payment_ID) AS p 
FROM clients1 
INNER JOIN clients_pay 
ON clients_pay.login = Clients1.login
WHERE date_ad >='2019/12/02'
GROUP BY login ;

谢谢！

Answer 1

我不太了解您在做什么，似乎您正在使用Sigmoid和binary_crossentropy执行多标签分类，顾名思义，这允许进行二进制分类，只有2个标签。

为了拥有有效的模型，您必须将二进制模型更改为一个多类模型：

将最后一个密集层更改为：classifier.add(Dense(output_dim=NB_CLASS, activation='softmax'))
将您的损失更改为：classifier.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
将数据流更改为：

training_set = train_datagen.flow_from_directory(
        'train', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='categorical')

test_set = test_datagen.flow_from_directory(
        'test', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='categorical')

保持联系！

为什么训练准确性没有提高？

1 个答案: