問題タブ [efficientnet]

私は、陸軍関係者、一般市民、軍用車両、特に各カテゴリの戦車の約 400 枚の画像のトレーニング データセットを使用して、effectivenetB0 モデルをトレーニングしました。トレーニング セットでトレーニングした後、約 98% の精度が得られ、テスト セットではかなりの精度が得られました。

テスト セットの混同マトリックスは次のとおりです。[陸軍、一般、車両]

しかし、別の画像を予測しようとすると、うまく予測できません。StackOverflow からさまざまなソリューションを試しましたが、何も機能しませんでした。

予測結果: [0, 1, 0] 軍隊

新しいハイパーパラメータを使用してモデルを正しく微調整しているかどうかはわかりません。最初の 2 つのコード ブロックはビルドアップを説明し、最後のブロックはモデルに疑問を投げかけているところです。

ここに示すように、ハイパーパラメーター検索スペースを設定するモデルを作成しました。

次に、モデルを調整して、最適なハイパーパラメーターを取得します。

ここで、正しいモデルを渡しているかどうか確信が持てません。tune_model.layers を解凍していますが、model.layers だけを渡す必要があるかどうかわかりません。両方を行った場合、同様の検証精度が得られるため、どちらの方法が正しいかはわかりません。