私たちは ResNet モデルを構築しましたが、多くの場合、他のどのクラスよりもいくつかのクラスを誤分類しています。精度を高めるために、この知識をどのように活用すればよいでしょうか?
100 のカテゴリで構成される 100,000 のサンプルを含むデータセットがあり、各カテゴリには 1,000 の写真が含まれています。
私たちのネットワークはかなり単純です。PyTorch ResNet-18 から取得。これ以上変更されません。
編集: コードは文字通り ResNet-18 チュートリアルと同じです。データは画像とその名前です。
中: [128x128 ピクセル]
アウト:ハウス
この種の状況に対処する方法についての幅広いヒントを探しています。必ずしもデバッグのヒントではありません。
:: Y 軸は精度を表します。
