深度学习模型训练样本与模型性能:苹果香蕉识别案例分析
本文分析了在使用深度学习模型进行苹果和香蕉识别任务中,训练样本数量对模型性能的影响。 案例中,用户使用ResNet50模型,并使用了195张香蕉图片和263张苹果图片(共458张)进行训练,但模型识别结果却全部判定为香蕉,这表明模型训练存在问题。
用户提供的代码展示了其使用ResNet50预训练模型,并修改最后一层以适应二分类任务。代码包含数据增强、模型训练和推理三个部分。然而,即使使用了数据增强和预训练模型,458张图片的训练集对于参数量巨大的ResNet50模型来说仍然可能不足。 ResNet50需要大量数据才能有效学习并避免过拟合,从而提取出鲁棒的特征。 有限的样本数量,特别是当图片存在光照、角度、遮挡等差异时,可能导致模型学习到一些非泛化的特征,从而在测试集上表现不佳。
解决方案:降低模型复杂度
为解决此问题,建议采用一种更轻量级的方案:使用预训练的VGG16模型提取图像特征,然后利用一个简单的三层多层感知器(MLP)进行分类。 此方法降低了模型复杂度,减少了对训练数据量的需求。预训练模型VGG16已学习到丰富的图像特征,因此即使训练数据有限,也能获得较好的分类效果。 这突显了在数据量受限的情况下,选择合适的模型架构的重要性。 更简单的模型通常更容易训练,且对数据量的要求更低。
以上就是深度学习图像识别:少量样本训练ResNet50模型效果差,怎么办?的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!
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