qq_41978522
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2021-02-25 16:07

为什么我改变图像通道会导致神经网络分类准确率下降?

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原本我是用3通道一样的灰度图送入神经网络训练,分类准确率是93.6%。之后我改了一下图像通道,第一个通道还是灰度图,第二个通道是原图经过局部二值模式处理后的图,第三个通道是原图经过dct变换后的图像。我把这样处理后的图像送入神经网络训练,结果准确率只有82%,这是为什么呀?理论上只用灰度图就有93.6%准确率,我现在把其他两个通道换了为什么准确率会下降?

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2条回答

  • ProfSnail ProfSnail 2月前

    这证明经过dct变换、局部二值模式处理后,损失了部分有效图像特征;或者灰度图、二值处理图、dct图在三个通道对应分量上的特征无法组合成更优图像特征。这在神经网络调参过程中是很常见的,明明觉得处理一下分类效果会更好,但是实际上分类效果更差了。神经网络调参就是这样,建议你多尝试几种通道组合方法,并选取最优结果作为实验方法。

    keras也是支持保存和读取权重的。

    参见博文:https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/83038861

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  • bill20100829 歇歇 2月前

    每次结果还是偶尔。

    芯片残次品?驱动不行?

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