我最近在使用斯坦福大学的汽车数据集进行实验（http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html）。从一开始我就遇到了过拟合问题，因此决定采取以下措施：
- 添加正则化（L2、dropout、批量归一化等）
- 尝试不同的架构（VGG16、VGG19、InceptionV3、DenseNet121等）
- 尝试使用在ImageNet上训练的模型进行迁移学习
- 使用数据增强
每一步都让我有所进步。然而，最终我的验证准确率达到了50%（起初低于20%），而训练准确率达到了99%。
你有什么建议可以帮助我将准确率提高到80-90%左右吗？
希望这些能帮助到一些人！:)
回答：
你可以尝试以下方法：
- 提前停止，即使用一部分数据来监控验证损失，如果性能在几个周期内没有改善就停止训练。
- 检查是否存在类别不平衡，使用类别加权来确保数据中每个类别都有平等的代表性。
- 调整正则化参数：不同的L2系数，不同的dropout值，不同的正则化约束（例如L1）。
其他一般建议可能是尝试复制这个特定数据集上的最先进模型，看看这些模型是否如预期般表现。
同时，确保所有实现细节都已完善（例如，卷积是在宽度和高度上进行的，而不是在通道维度上进行的——这是在开始使用Keras时常见的初学者错误）。
了解你使用的代码的更多细节也会有所帮助，但目前这些建议应该足够了。
在一个200类的问题上达到50%的准确率其实已经不错了。
祝好
