python - CNTK 图像分类评估

Question

我使用 CNTK 构建了一个图像分类器。图像是灰度的。因此，我输入的 channel 数为 1。因此，模型需要 (1x64x64) 数据(64 是图像高度和宽度)。

问题是，当我尝试预测新图像的类别时，它仅被视为 (64x64)。因此，由于数据不匹配，代码出错。

因此，我使用以下方法 reshape 图像:

image_data = image_data.reshape((1, image_data.shape[0], image_data.shape[1]))

生成的 (1x64x64) - 有效。尽管我选择的每张图像的预测都是同一类。我想知道是否是因为这次 reshape 。有人可以插话吗？谢谢!

Answer 1

reshape 您的输入不会影响模型的输出。如果它只为每张图像预测一个类别，那么这就是模型训练的问题。我建议您尝试对训练数据进行预测，看看它是否只预测训练数据中的一类。如果是这样的话，肯定是模型训练的问题。