cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonAdakah 458 gambar cukup untuk melatih model pengiktirafan pisang epal?

Adakah 458 gambar cukup untuk melatih model pengiktirafan pisang epal?

Analisis saiz sampel Latihan Model Pembelajaran Deep: Kajian Kes mengenai Pengenalan Apple dan Pisang

Artikel ini membincangkan saiz sampel yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mendalam yang membezakan epal dari pisang. Pengguna menggunakan model ResNet50 untuk mengumpul 195 gambar pisang dan 263 gambar Apple (458 secara keseluruhan), tetapi kesan pengiktirafan model sangat miskin, dan semua gambar dikenal pasti sebagai pisang. Ini menimbulkan persoalan sama ada saiz sampel tidak mencukupi.

458 imej mungkin tidak mencukupi untuk melatih model pembelajaran mendalam dengan parameter besar seperti ResNet50. Walaupun ResNet50 mempunyai keupayaan pra-latihan yang kuat, kelebihannya memerlukan banyak data untuk digunakan sepenuhnya. Walaupun dengan pembesaran data, 458 imej mungkin tidak mencukupi untuk model untuk mempelajari nuansa antara epal dan pisang, mengakibatkan terlalu banyak model, berfungsi dengan baik pada set latihan tetapi sangat miskin pada set ujian.

Alternatif yang berdaya maju adalah untuk mengekstrak ciri-ciri imej menggunakan model VGG16 yang terlatih dan kemudian melatih menggunakan perceptron multi-lapisan tiga lapisan (MLP). Kaedah ini mengurangkan kerumitan model dan mengurangkan keperluan untuk bilangan sampel latihan. VGG16 telah mempelajari banyak ciri imej, dengan itu memudahkan tugas klasifikasi dan mengurangkan keperluan saiz sampel, dan beratus -ratus imej mungkin cukup. Ini menunjukkan bahawa memilih seni bina model yang betul adalah penting untuk melatih dataset kecil, dan model ringan lebih sesuai.

Walau bagaimanapun, kualiti sampel tetap kritikal tanpa mengira seni bina model. Kualiti gambar yang lemah, cahaya yang tidak sekata, sudut yang tidak konsisten, dan lain -lain akan menjejaskan kesan pembelajaran model. Oleh itu, data latihan berkualiti tinggi dan pelbagai tetap menjadi kunci untuk melatih model yang berjaya.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah 458 gambar cukup untuk melatih model pengiktirafan pisang epal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python: pengkompil atau penterjemah?Python: pengkompil atau penterjemah?May 13, 2025 am 12:10 AM

Python adalah bahasa yang ditafsirkan, tetapi ia juga termasuk proses penyusunan. 1) Kod python pertama kali disusun ke dalam bytecode. 2) Bytecode ditafsirkan dan dilaksanakan oleh mesin maya Python. 3) Mekanisme hibrid ini menjadikan python fleksibel dan cekap, tetapi tidak secepat bahasa yang disusun sepenuhnya.

Python untuk gelung vs semasa gelung: Bila menggunakan yang mana?Python untuk gelung vs semasa gelung: Bila menggunakan yang mana?May 13, 2025 am 12:07 AM

UseAforLoopWheniteratingOvereForforpecificNumbimes; Useaphileloopwhencontinuinguntilaconditionismet.forloopsareidealforknownownsequences, sementara yang tidak digunakan.

Gelung Python: Kesalahan yang paling biasaGelung Python: Kesalahan yang paling biasaMay 13, 2025 am 12:07 AM

Pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops, pengubahsuaianListsduringiteration, off-by-oneerrors, sifar-indexingissues, andnestedloopinefficies.toavoidthese: 1) use'i

Untuk gelung dan semasa gelung di Python: Apakah kelebihan masing -masing?Untuk gelung dan semasa gelung di Python: Apakah kelebihan masing -masing?May 13, 2025 am 12:01 AM

Forloopsareadvantageousforknowniterationsationship, menawarkanMenghentianmentability, whileopsareidealfordynamicconditionsandunknowniterations, providingcontrolovertermination.1) forloopsareperfectfectfectfectfectfectfectoVeratingOverlists, tuples, orstrings, secara langsung

Python: menyelam mendalam ke dalam kompilasi dan tafsiranPython: menyelam mendalam ke dalam kompilasi dan tafsiranMay 12, 2025 am 12:14 AM

Pythonusesahybridmodelofcompilationandinterpretation: 1) thepythoninterpretercompilessourcodcecodeintoplatform-independentbytecode.2) thepythonvirtualmachine (PVM) thenexecutesthisbytecode, BalantingeaseOfusoWithperformance.

Adakah Python diterjemahkan atau bahasa yang disusun, dan mengapa ia penting?Adakah Python diterjemahkan atau bahasa yang disusun, dan mengapa ia penting?May 12, 2025 am 12:09 AM

Pythonisbothinterpretedandandcompiled.1) it'scompiledtobytecodeforporabilityAcrossplatforms.2) theBytecodeistheninterpreted, membolehkanfordynamictypingandrapiddevelopment, walaupunItmayBeslowerLowerWanLelyCiledlanguages.

Untuk gelung vs semasa gelung di python: perbezaan utama dijelaskanUntuk gelung vs semasa gelung di python: perbezaan utama dijelaskanMay 12, 2025 am 12:08 AM

ForloopsareidealwhenyonesshenumberofiterationsationseSinadvance, whilewhileloopsarebetterforsituationshipheryouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreeficientablyandable, yang sesuai, manakala whileloopsoffermorecontrolandareusefereficeficeficeficeficient,

Untuk dan semasa gelung: panduan praktikalUntuk dan semasa gelung: panduan praktikalMay 12, 2025 am 12:07 AM

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance, whilewhileloopsareusedwhenTheiterationsdependonacondition.1) forloopsareidealforiteratingoversequencesLikeListsorArrays.2)

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan