感觉是特征提取的迁移模型的问题。不知道怎么解决。
def build_feature_extractor():
feature_extractor = keras.applications.DenseNet121(
weights="imagenet",
include_top=False,
pooling="avg",
input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3),
)
preprocess_input = keras.applications.densenet.preprocess_input
inputs = keras.Input((IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
preprocessed = preprocess_input(inputs)
outputs = feature_extractor(preprocessed)
return keras.Model(inputs, outputs, name="feature_extractor")
feature_extractor = build_feature_extractor()
使用的UCF101数据集，尝试对里面的10个类小范围识别，也是最后有1个类0正确。对20个类有2-3个错误分类。
大约是10%，总是最后几个类。这次101全部用了，中间有零散的，但特别是最后一大部分不知道是什么原因造成的。有没有大神帮忙指点一下，谢谢！！！