ラザニアを使用して、いくつかの画像でニューラル ネットワークを使用してバイナリ分類器を構築しようとしています。トレーニングと検証の損失は大きく変動し (安定しません)、検証の精度は常に0%
です。さらに、ネットワークは常に1
テスト セットと同様にターゲットを予測します。
私が使用しているネットワークは、基本的にここにある mnist データセットのラザニアの例のコピーにすぎませんが、トレーニング セット内の509 x 115
周囲の画像を含む、かなり大きい ( ) 私の画像に適合しています400
。これが問題なのか、ネットワークをより深くする必要があるのか、ニューロンを増やす必要があるのか どうか疑問に思っていますか?
このサイズの画像には、より大きなトレーニング セットが必要ですか? それとも、不正確ではありますが、テスト セットの一連の予測を表示する必要がありますか?