多類分類模型未正確訓練。為什么訓練損失是恒定的？

我正在嘗試使用 keras 訓練模型以進行多類分類。有 5 個類別可供預測。這是一個影像分類問題，前面提到有五類影像，臥室、浴室、客廳、餐廳和廚房。問題是模型似乎沒有學習，它總是停留在 20% 的準確率上，并且損失從 epoch 1 開始永遠不會改變。我正在使用 Xception 模型中的卷積基礎和我的分類器。訓練、測驗和驗證資料集是使用 tf.data API 設定的。

有人可以指出我做錯了什么嗎？

這是資料集生成

train_dir = "House_Dataset/Train"
valid_dir = "House_Dataset/Valid"
test_dir = "House_Dataset/Test"

train_ds = trainAug.flow_from_directory(
        train_dir,
        target_size=(224,224),
        shuffle= False,
        class_mode= "sparse"
)
valid_ds = image_dataset_from_directory(
        valid_dir,
        image_size=(224,224),
        shuffle=False,
        
)

test_ds = image_dataset_from_directory(
        test_dir,
        image_size=(224,224),
        shuffle=False,
        
)

這是例外卷積基的匯入。

conv_base = keras.applications.Xception(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(224,224,3))
conv_base.trainable = False

這是模型構建功能。

def pre_trained():
    
    inputs = keras.Input(shape=(224,224,3))
    #x = data_augmentation(inputs)
    x = keras.applications.xception.preprocess_input(inputs)
    x = conv_base(x)
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Dropout(0.5)(x)
    outputs = layers.Dense(5, activation = "softmax")(x)
    
    
    
    
    model = keras.Model(inputs, outputs)
    
    model.compile(optimizer="rmsprop", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics = ["accuracy"])
    
    return model

訓練函式呼叫

history = pre_trained_model.fit(train_ds, epochs=25)

這是時代的圖景。

uj5u.com熱心網友回復：

雖然我還不清楚造成這種情況的確切原因，但我已經找到了問題發生的位置以及解決方案。

我在資料集生成器函式中添加了一些引數。

train_dir = "House_Dataset/Train"
valid_dir = "House_Dataset/Valid"
test_dir = "House_Dataset/Test"

train_ds = image_dataset_from_directory(
        train_dir,
        image_size=(224,224),
        shuffle= True,
        seed=1,
        labels="inferred",
        label_mode = "categorical"
)
valid_ds = image_dataset_from_directory(
        valid_dir,
        image_size=(224,224),
        shuffle=True,
        seed=1,
        labels="inferred",
        label_mode = "categorical"
)

test_ds = image_dataset_from_directory(
        test_dir,
        image_size=(224,224),
        shuffle=True,
        seed=1,
        labels="inferred",
        label_mode = "categorical"
        
)

我添加了使用一些種子隨機播放的選項，并將標簽模式更改為分類，這將產生標簽的單熱編碼。同樣，我還將損失從 sparse_categorical_crossentropy 更改為 categorical_crossentropy。這些變化允許模型訓練，并且在訓練和驗證損失以及準確性方面都有顯著改善。

uj5u.com熱心網友回復：

試試我的 cnn 網路，看看你是否能得到 87% 的準確率。cnn 提取每一層的特征作為過濾器。然后過濾器饋送到類別 softmax 函式。

model=Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3,3),activation='relu',input_shape=(IMG_SIZE,IMG_SIZE,3)))
#model.add(Dropout(0.25))
model.add(MaxPooling2D(2))

#model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64, (3,3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(2,2))
model.add(Conv2D(128, (3,3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(2,2))
model.add(Conv2D(128, (3,3), activation="relu"))
model.add(MaxPooling2D(2,2))
#model.add(BatchNormalization())
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512,activation='relu'))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics = ['accuracy'])
model.summary()

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