1.无数据増广。验证集loss训练开始很快就不再下降。说明过拟合明显。
2.简单数据増广,拉伸,旋转,翻转,明暗,色调,清晰度,高斯噪声。同样训练轮数,过拟合出现较晚,验证集分类精度上升。
3.使用imgaug库进行大量数据増广操作。用的増广技术越多,分类精度提升越明显。
这个就是闯关答题的分类结果,只要用了恰当的网络和适当的増广技术,过关不难。
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还有个体会就是,每次只改一个参数,才能真正看出改动的效果。贪多嚼不烂。
图像曾广一定注意只加在训练集上。一般用过图像増广,验证集的准确率会和训练集差不多甚至高一点。如果用了图像増广后,验证集准确率大幅下降,很可能是在验证集和测试集也加了増广。