使用ResNet模型对猫十二分类，但是识别精度一直在0.5以下，怎么提升这个识别精度呢？求大神分享经验（不使用paddlehub的预训练模型）
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3465456
可以看看我这个
一个是图像增强
使用泛化性更好的模型
最后多模型融合
最好用软投票叭
训练的时候可以去调度学习率
最好用迁移学习，就是你说的预训练权重
batchsize尽量开大一些
如果是用api自己搭建的resnet可以看看模型是否搭建正确，如果是用套件的可以关注数据增强，超参数和优化策略的选择。可以看看这两个项目，或许对你有帮助，有具体问题可以再交流。
api搭建resnet50完成图像分类任务：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3543012。
猫十二分类paddlex实现：https://aistudio.baidu.com/studio/project/partial/verify/2393727/c762ef8ec48b400caa9c904ad3a2fca6。
好的，谢谢大佬指点
好的，谢谢大神指点
客气了
平台上有很多十二分类的项目，最高的我记得精度有85+
您好，平台上的项目大部分我看了，有一些没有给出精度，而且不同人写的逻辑不同，我想找一个精度比较高的看看，但是精度在90+的基本都使用了飞桨现有的套件，paddleClas或者PaddleX之类的，暂时没找到纯粹靠自己搭的网络自己调优得到90+精度的，您看到的精度85+的有使用过飞桨的套件嘛？
没有自己搭的吗？行，我过段时间自己写一个，写好了回你，刚好介绍下怎么魔改paddle的预训练模型。
好的，谢谢大佬
ResNet152也可以试试
自适应学子率策略
自适应学习率策略
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3465456
可以看看我这个
一个是图像增强
使用泛化性更好的模型
最后多模型融合
最好用软投票叭
训练的时候可以去调度学习率
最好用迁移学习，就是你说的预训练权重
batchsize尽量开大一些
如果是用api自己搭建的resnet可以看看模型是否搭建正确，如果是用套件的可以关注数据增强，超参数和优化策略的选择。可以看看这两个项目，或许对你有帮助，有具体问题可以再交流。
api搭建resnet50完成图像分类任务：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3543012。
猫十二分类paddlex实现：https://aistudio.baidu.com/studio/project/partial/verify/2393727/c762ef8ec48b400caa9c904ad3a2fca6。
好的，谢谢大佬指点
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平台上有很多十二分类的项目，最高的我记得精度有85+
您好，平台上的项目大部分我看了，有一些没有给出精度，而且不同人写的逻辑不同，我想找一个精度比较高的看看，但是精度在90+的基本都使用了飞桨现有的套件，paddleClas或者PaddleX之类的，暂时没找到纯粹靠自己搭的网络自己调优得到90+精度的，您看到的精度85+的有使用过飞桨的套件嘛？
没有自己搭的吗？行，我过段时间自己写一个，写好了回你，刚好介绍下怎么魔改paddle的预训练模型。
好的，谢谢大佬
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自适应学子率策略
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