我正在尝试从牛鼻镜图像构建一个牛只识别模型。我有一个包含268头牛的4923张图像的数据集。我使用了如下所示的ResNet50()模型。

超参数：

批量大小: 16学习率: 0.0002周期: 100每个周期的迭代次数: 150

base_model = ResNet50(include_top=False, weights='imagenet')for layer in base_model.layers:    layer.trainable = Truex = base_model.outputx = GlobalAveragePooling2D()(x)x = Dense(512,activation='relu')(x)predictions = Dense(268, activation='softmax')(x)model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) 

我的问题是准确率较低，并且在每个周期中波动。

该研究论文展示了这一准确率：

回答：

模型出现过拟合，因为你在一个相对较小的数据集上训练了一个非常大的、未经训练的模型。

你可以尝试以下几种方法来克服这个问题：

将layer.trainable设置为False：

这将使用已经经过数千个周期调整的预训练权重，这样你就不必从头开始重新训练它们。从头开始训练需要数百万个示例和大量的计算资源才能实现。

降低你的学习率

当训练一个权重已经预训练得很好的模型时，很可能它们不需要进一步的大幅改进。因此，为了微调你的模型而不让它忘记已经学到的模式，请将学习率降低到1e-5到1e-9之间。

只训练顶层

因为ResNet有很多层，这意味着它也学到了很多模式。通常，靠近输入的模式和层抽象出更大、更一般的信息，通常最好保持它们不变。然而，靠近输出的层往往包含更多与模型问题相关的细粒度细节。这些是你应该调整的层，以便在训练和验证准确率上看到改进

for layer in base_model.layers:    layer.trainable = Falsefor layer in base_model.layers[-5:]:    layer.trainable = True

另外，确保你的输入图像的数值范围在[0, 1]之间。这可以通过将图像除以255.0来实现