Tensorflow随笔(三)

简介: 上图我们可以发现,对于simple_cnn来说,数据增强有很明显的作用,可以显著提高val_acc,也就是模型的泛化性。

上图我们可以发现,对于simple_cnn来说,数据增强有很明显的作用,可以显著提高val_acc,也就是模型的泛化性。

对于pre-trained model(此处用作feature extraction)来说,此处用的是mobilenetV2,因为模型是在imagenet大型数据集上做的预训练,已经见过很多图片数据了,同时模型能更新参数的部分只有top-classifier,所以此处的数据增强效果并不是特别显著,数据增强的作用主要是让模型能见到更多的数据多样性,以此减轻过拟合,增强泛化。

我们接着对模型进行了finetune训练,相比于freeze feature extraction部分来说,我们unfreeze了顶部几层卷积,使模型更加适合目前的任务,相比来说提高了几个百分点。

上图我们可以看到,模型在训练几个epoch之后,val_acc已经达到饱和,此时我们接着训练,会发现val_loss在上升,此处是因为模型置信度下降引起的。

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