目前我正在处理Kaggle上的花卉分类数据集，该数据集只有210张图像，使用这组图像在验证集上的准确率仅为11%。

enter code hereimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2#from tqdm import tqdmimport osimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')flower_img = r'C:\Users\asus\Downloads\flower_images\flower_images'data = pd.read_csv(r'C:\Users\asus\Downloads\flower_images\flower_labels.csv')img = os.listdir(flower_img)[1]image_name = [img.split('.')[-2] for img in os.listdir(flower_img)]label_array = np.array(data['label'])label_unique = np.unique(label_array)names = [' phlox','rose','calendula','iris','leucanthemum maximum','bellflower','viola','rudbeckia laciniata','peony','aquilegia']Flower_names = {}for i in range(10):    Flower_names[i] = names[i]print(Flower_names)Flower_names.get(8)x = data['label'][2]Flower_names.get(x)i=0for img in os.listdir(flower_img):    #print(img)    path = os.path.join(flower_img,img)    #img = cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)    img = cv2.imread(path)    #print(img.shape)    img = cv2.resize(img,(128,128))    data['file'][i] = np.array(img)    i+=1data['file'][0].shapeplt.imshow(data['file'][0])plt.show()import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Conv2D,Activation,MaxPool2D,Dropout,Flattenmodel = Sequential()model.add(Conv2D(32,kernel_size=3,activation='relu',input_shape=(128,128,3)))model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))model.add(Conv2D(64,kernel_size=3,activation='relu'))model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))model.add(Conv2D(128,kernel_size=3,activation='relu'))model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))#model.add(Conv2D(512,kernel_size=3,activation='relu'))#model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2)))model.add(Flatten())model.add(Dense(512,activation='relu'))model.add(Dense(10,activation='softmax'))model.add(Dropout(0.25))from keras.optimizers import Adammodel.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=Adam(lr=0.002),metrics=['accuracy'])model.summary()x = np.array([i for i in data['file']]).reshape(-1,128,128,3)y = np.array([i for i in data['label']])from keras.utils import to_categoricaly = to_categorical(y)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y)model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),epochs=10)model.evaluate(x_test,y_test)model.evaluate(x_train,y_train)

如何仅使用这个数据集提高准确率？另外，如何对任何输入图像进行类别预测？

花卉彩色图像数据集的链接：https://www.kaggle.com/olgabelitskaya/flower-color-images

回答：

你的数据集规模非常小。卷积神经网络在使用非常大的数据集训练时效果最佳。你希望数据集中有数千张（或更多！）图像。

你可以尝试通过使用各种图像处理技术来增强当前的数据集，以增加数据集的规模。这些技术会对原始图像进行倾斜、旋转和其他修改，以增加训练数据的量。这些技术可能有帮助，但增加数据集的自然规模是更好的选择。

如果你无法增加数据集的规模，你应该考虑是否真的需要使用CNN。有一些其他算法在使用较小数据集训练时可能提供更好的结果。可以看看支持向量机或k-近邻算法。

如果你必须使用CNN，迁移学习是一个很好的解决方案。你可以使用已训练模型的特征并应用到你的问题上。我在这个方法上取得了很好的效果。