标签： python keras deep-learning computer-vision cnn
我的keras模型用于预测图像中某些缺陷的特定位置。
每个图像都有一个这样的缺陷，我需要预测它在图像中的位置。
我的模型在测试图像上进行测试时，会针对测试数据集中的第一张图像进行紧密预测，然后针对每张图像预测与第一张图像中的缺陷相似且与实际图像不对应的位置
因此，它并没有考虑每个图像的目标值，而只是在尝试改善对第一张图像的预测。
使用的损失函数是RMSE，优化器是Adam，体系结构类似于VGGNet 激活是贯穿整个过程的，在最后一层是线性的。
有什么想法可以改善我吗？
任何建议都会有所帮助。