大家好，我是机器学习领域的新手，目前我的第一个挑战是提高基于狗和猫图像分类的准确性。因此，我在谷歌上搜索了提高准确性的方法，并发现了牛顿法。然而，资料显示牛顿法在一般情况下使用起来非常复杂且不太可能。在我的案例中，我只有大约1600张图片，分为7个类别。所以我想，也许（我不确定）这是可能的。

你觉得呢？在我的情况下这是否可行？

我对机器学习及其算法一无所知，如果你能给我一些建议，我将不胜感激。

回答：

牛顿法通常不用于优化，这是有各种原因的，梯度下降法被用于优化，并且已经证明其效果非常好。关于为什么不使用牛顿法，你可以在这里找到原因 这里。

图像分类属于计算机视觉任务，并且通过深度学习（神经网络）已经达到了最先进的结果，深度学习是机器学习的一部分。

你的任务是提高图像分类模型的准确性。所以我假设你正在使用某种深度学习模型，为了提高其准确性，你首先需要检查数据，然后再检查模型。我的意思是先提高数据质量，如果没有得到预期的结果，再考虑模型的改进。

提高数据质量

• 检查你的数据是否平衡。我的意思是你有7个类别，总共1600张图片，确保在7个类别之间的图片分布没有不均衡的情况。
• 例如，如果一个类别占了60%的数据，而其余40%的数据分布在其他类别中，那么你的数据就非常不平衡了。
• 在这种情况下，你可以对样本较少的类别使用数据增强技术。数据增强技术包括裁剪、模糊、添加抖动、盐和胡椒噪声、锐化等。

提高模型准确性

• 尝试更改你的优化算法（如Adam、SGD等）。
• 尝试更改优化算法的学习率。
• 应用批量归一化。
• 添加丢弃层（dropout layers）。

最佳解决方案 – 使用迁移学习，即使用预训练模型如ResNet、Inception、Xception等，并结合Adam优化器。