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我正在尝试使用 keras 对图像进行二进制分类。
我的 CNN 模型在训练数据上训练有素(训练准确率约为 90%,验证准确率约为 93%)。但是在训练期间,如果我设置 batch size=15000,我会得到 Figure I 输出,如果我设置 batch size=50000,我会得到 Figure II 作为输出。有人可以告诉我出了什么问题吗?预测不应该取决于批量大小,对吗?
我用于预测的代码:
y=model.predict_classes(补丁,batch_size=50000,verbose=1)
y=y.reshape((256,256))
我的模型:-
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same',
input_shape=(img_channels, img_rows, img_cols)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(32, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))
# let's train the model using SGD + momentum (how original).
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])
最佳答案
Keras 在 predict
函数中自动标准化输入。标准化所需的统计数据是按批处理计算的——这就是为什么您的输出可能取决于批处理大小的原因。您可以通过以下方式解决此问题:
更新:这是第二种解决方案的代码:
import theano
input = model.layers[0].input # Gets input Theano tensor
output = model.layers[-1].output # Gets output Theano tensor
model_theano = theano.function(input, output) # Compiling theano function
# Now model_theano is a function which behaves exactly like your classifier
predicted_score = model_theano(example) # returns predicted_score for an example argument
现在,如果你想使用这个新的 theano_model
,你应该自己标准化主要数据集(例如,通过减去图像中的每个像素的平均值并除以标准差)并应用 theano_model
以获得整个数据集的分数(您可以在遍历示例或使用 numpy.apply_along_axis
或 numpy.apply_over_axes
函数的循环中执行此操作)。
更新 2:为了使此解决方案有效更改
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))
到:
model.add(Dense(nb_classes, activation = "softmax"))
关于python - 预测取决于 Keras 中的批量大小,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37429728/
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