模型不正确预测,如何随机应变

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Aiman Zara 大约18小时前

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/1974289-model-is-not-predicting-correctly-how-to-improvise-it

评论道: Aiman Zara约3小时前

我只是试验模型的数据集上单一水果(苹果)由200图片,批量大小10,时代3使用pre-trained googlenet,训练精度从几百,最终给予100%的准确率和当我测试模型给苹果和其他水果图片,模型预测苹果在所有测试用例的名称。为什么会这样我应该增加我的照片没有吗?如何随机应变指南吗

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Aiman Zara 约3小时前

编辑:Aiman Zara 约1小时前

%解压(“MerchData.zip”);

imd = imageDatastore (' D: \ D \ \旋转数据集\ \工作链格孢属leafspot’,……

“IncludeSubfolders”,真的,…

“LabelSource”、“foldernames”);

[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel (imd, 0.7,“随机”);

numTrainImages =元素个数(imdsTrain.Labels);

idx = randperm (numTrainImages 16);

图

因为我= 1:16

次要情节(4 4,我)

I = readimage (imdsTrain idx (I));

imshow(我)

结束

网= alexnet;

analyzeNetwork(净)

.InputSize inputSize = net.Layers (1)

layersTransfer = net.Layers (1: end-3);

numClasses =元素个数(类别(imdsTrain.Labels))

层= [

layersTransfer

fullyConnectedLayer (numClasses WeightLearnRateFactor, 20日BiasLearnRateFactor, 20)

softmaxLayer

classificationLayer];

pixelRange = 30 [-30];

imageAugmenter = imageDataAugmenter (…

“RandXReflection”,真的,…

RandXTranslation, pixelRange,……

RandYTranslation, pixelRange);

augimdsTrain = augmentedImageDatastore (inputSize (1:2), imdsTrain,…

DataAugmentation, imageAugmenter);

augimdsValidation = augmentedImageDatastore (inputSize (1:2), imdsValidation);

选择= trainingOptions(“个”,…

“MiniBatchSize”10…

“MaxEpochs”, 3,…

“InitialLearnRate”, 1的军医,…

“洗牌”、“every-epoch’,……

ValidationData, augimdsValidation,……

“ValidationFrequency”, 3,…

“详细”,假的,…

“阴谋”,“训练进步”);

netTransfer = trainNetwork (augimdsTrain层,选项);

[YPred,分数]= (netTransfer augimdsValidation)进行分类;

idx = randperm(元素个数(imdsValidation.Files), 4);

图

因为我= 1:4

次要情节(2,2,我)

I = readimage (imdsValidation idx (I));

imshow(我)

标签= YPred (idx (i));

标题(字符串(标签));

结束

YValidation = imdsValidation.Labels;

精度=意味着(YPred = = YValidation)

(YPred,聚合氯化铝)=(网络,augimdsValidation)进行分类;

精度=意味着(YPred = = imdsValidation.Labels)

idx = randperm(元素个数(imdsValidation.Files), 4);

图

因为我= 1:4

次要情节(2,2,我)

I = readimage (imdsValidation idx (I));

imshow(我)

标签= YPred (idx (i));

标题(string(标签)+”、“+ num2str(100 *马克斯(聚合氯化铝(idx(我),:)),3)+“%”);

结束

(YPred,聚合氯化铝)=(网络,augimdsValidation)进行分类;

精度=意味着(YPred = = imdsValidation.Labels)

idx = randperm(元素个数(imdsValidation.Files), 3);

图

因为我= 1:3

次要情节(2,2,我)

I = readimage (imdsValidation idx (I));

imshow(我)

标签= YPred (idx (i));

标题(string(标签)+”、“+ num2str(100 *马克斯(聚合氯化铝(idx(我),:)),3)+“%”);

结束

Aiman Zara 约1小时前

我不小心删除了数据文件,我已经编辑的数据请使用上面的代码和找到我的解决方案

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