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我正在尝试使用 ResNet50
进行图像识别在 Python ( keras
) 中。我试图用 VGG16
做同样的任务,我得到了一些这样的结果(对我来说似乎没问题):
resultsVGG16 .训练和验证的准确率/损失函数每一步都在变好,因此网络必须学习。
但是,与 ResNet50
训练函数更好,而验证函数没有改变:resultsResNet
我两次都使用了相同的代码和数据,只是模型发生了变化。
那么ResNet50
的原因是什么?只学习训练数据?
我的 ResNet 模型如下所示:
'''Python
model = Sequential()
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False,input_shape=
(image_size,image_size,3))
for layer in base_model.layers[:-4]:
layer.trainable=False
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax'))
model = Sequential()
base_model = ResNet50(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=
(image_size,image_size,3))
for layer in base_model.layers[:-8]:
layer.trainable=False
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax'))
最佳答案
您的模型没有错误,但这可能是 ResNet
的问题。因此,由于提出了很多问题,1 , 2 , 3 ,在 Github 和 Stack Overflow 上,已经关于这个预训练模型。
话虽如此,我找到了一种解决方法,它对我有用,希望对你也有用。
解决方法是替换数据增强步骤,
Train_Datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2, brightness_range=(0.2, 0.7), shear_range=45.0, zoom_range=60.0,
horizontal_flip=True, vertical_flip=True)
Val_Datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2, brightness_range=(0.2, 0.7), shear_range=45.0, zoom_range=60.0,
horizontal_flip=True, vertical_flip=True)
tf.keras.applications.resnet.preprocess_input
, 如下所示:
Train_Datagen = ImageDataGenerator(dtype = 'float32', preprocessing_function=tf.keras.applications.resnet.preprocess_input)
Val_Datagen = ImageDataGenerator(dtype = 'float32', preprocessing_function=tf.keras.applications.resnet.preprocess_input)
Data Augmentation
如上图所示,我卡在 50% 的验证准确率逐渐提高到 97%。这样做的原因可能是 ResNet 可能需要特定的预处理操作(不太确定)。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
import os
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.models import Sequential
# The Convolutional Base of the Pre-Trained Model will be added as a Layer in this Model
Conv_Base = ResNet50(include_top = False, weights = 'imagenet', input_shape = (150,150, 3))
for layer in Conv_Base.layers[:-8]:
layer.trainable = False
model = Sequential()
model.add(Conv_Base)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units = 256, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid'))
model.summary()
base_dir = 'Deep_Learning_With_Python_Book/Dogs_Vs_Cats_Small'
if os.path.exists(base_dir):
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
else:
print("The Folder, {}, doesn't exist'".format(base_dir))
batch_size = 20
Train_Datagen = ImageDataGenerator(dtype = 'float32', preprocessing_function=tf.keras.applications.resnet.preprocess_input)
Val_Datagen = ImageDataGenerator(dtype = 'float32', preprocessing_function=tf.keras.applications.resnet.preprocess_input)
train_gen = Train_Datagen.flow_from_directory(directory = train_dir, target_size = (150,150),
batch_size = batch_size, class_mode = 'binary')
val_gen = Val_Datagen.flow_from_directory(directory = validation_dir, target_size = (150,150),
batch_size = batch_size, class_mode = 'binary')
epochs = 15
Number_Of_Training_Images = train_gen.classes.shape[0]
steps_per_epoch = Number_Of_Training_Images/batch_size
model.compile(optimizer = 'Adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
history = model.fit(train_gen, epochs = epochs,
#batch_size = batch_size,
validation_data = val_gen, steps_per_epoch = steps_per_epoch)
import matplotlib.pyplot as plt
train_acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
train_loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
No_Of_Epochs = range(epochs)
plt.plot(No_Of_Epochs, train_acc, marker = 'o', color = 'blue', markersize = 12,
linewidth = 2, label = 'Training Accuracy')
plt.plot(No_Of_Epochs, val_acc, marker = '.', color = 'red', markersize = 12,
linewidth = 2, label = 'Validation Accuracy')
plt.title('Training Accuracy and Testing Accuracy w.r.t Number of Epochs')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(No_Of_Epochs, train_loss, marker = 'o', color = 'blue', markersize = 12,
linewidth = 2, label = 'Training Loss')
plt.plot(No_Of_Epochs, val_acc, marker = '.', color = 'red', markersize = 12,
linewidth = 2, label = 'Validation Loss')
plt.title('Training Loss and Testing Loss w.r.t Number of Epochs')
plt.legend()
plt.show()
关于python - 使用 ResNet50,验证准确性和损失不会改变,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61230762/
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