你好，我正在训练一个CNN模型。如果没有数据增强，我会得到60瓦尔_Acc.我正试图增加数据以获得更好的accc，但我的模型似乎没有学习增强的准确性。我不明白问题是什么
`batch_size=8
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
data_gen = ImageDataGenerator(
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
horizontal_flip= True,
)
data_gen.fit(x_train, augment=True)
train_gen = data_gen.flow(x_train,y_train,batch_size=batch_size)
steps_per_epoch = x_train.shape[0] // batch_size
r = model.fit(data_gen.flow(x_train,y_train,batch_size=32),
validation_data=(x_test,y_test),
steps_per_epoch=steps_per_epoch,
batch_size=batch_size,
epochs = 15,
verbose=1)`
1条答案
按热度按时间cgh8pdjw1#
**数据增强有助于使模型更一般化。**如果您的模型面临过拟合问题，则可以使用数据增强技术。
如果使用数据增强，则可以预期测试数据集上的模型准确度更高。
如果模型精度较低或没有改善-
考虑改变模型结构沿着优化器，并改变学习率。测试不同版本的模型并选择最佳版本。