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python - 用keras进行一类分类

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 22:16:52 25 4
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我正在尝试建立一个模型来检测输入图像是否是某物(例如,狗与否)。我正在用 keras 编码,但准确性很差。你有什么想法正确地调整这个吗?或者我应该使用 keras 以外的其他工具来解决一个类分类问题?非常感谢您。

这是我到目前为止编写的代码和输出。

train_dir = './path/to/train_dir'
vali_dir = './path/to/validation_dir'

train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=False)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=20,
class_mode='binary')

vali_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

vali_generator = vali_datagen.flow_from_directory(
vali_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=20,
class_mode='binary')

model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, 3, activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(Conv2D(32, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=2))
model.add(Conv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1024, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(
loss='binary_crossentropy',
optimizer=RMSprop(lr=0.003),
metrics=['acc']
)

history = model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=100,
epochs=8,
verbose=2,
validation_data=vali_generator,
validation_steps=20
)

输出:

Found 3379 images belonging to 2 classes.
Found 607 images belonging to 2 classes.
Epoch 1/8
- 136s - loss: 7.6617 - acc: 0.5158 - val_loss: 10.5220 - val_acc: 0.3400
Epoch 2/8
- 124s - loss: 7.7837 - acc: 0.5118 - val_loss: 10.5220 - val_acc: 0.3400
.......and this is just terrible.

最佳答案

我尝试更改和调整参数和训练数据,但没有得到理想的结果。我遇到了一个使用 Isolation forest 的类分类。这就是所谓的新颖性检测,在我使用它之后,它的表现非常出色。感谢那些在评论中给我建议的人,我很抱歉自己回答。

关于python - 用keras进行一类分类,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51874969/

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