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Keras から ResNet50 を微調整したいのですが、最初に同じ入力が与えられた場合、ResNet50 からの予測はモデルの出力とは異なることがわかりました。実際、出力の値は「ランダム」のようです。私は何を間違っていますか？

前もって感謝します！

ここに私のコードがあります：

ログの例を次に示します。

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。