python - 二元分类问题的低准确率

Question

我正在尝试建立一个分类模型来识别室内设计中图片的观点。目前，我只考虑两个类：sofa_left 和 sofa_right，具体取决于沙发的方向（参见示例）。

我使用与本教程相同的代码进行迁移学习（基于具有 imagenet 权重的 MobileNetV2）。

代码没有问题：我可以使用提供的猫狗数据集重现预期结果。

如果有帮助，这里是模型摘要。

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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input_31 (InputLayer)        [(None, 160, 160, 3)]     0         
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tf_op_layer_strided_slice (T [(None, 160, 160, 3)]     0         
_________________________________________________________________
tf_op_layer_BiasAdd (TensorF [(None, 160, 160, 3)]     0         
_________________________________________________________________
resnet50 (Functional)        (None, 5, 5, 2048)        23587712  
_________________________________________________________________
global_average_pooling2d_15  (None, 2048)              0         
_________________________________________________________________
dropout_15 (Dropout)         (None, 2048)              0         
_________________________________________________________________
dense_15 (Dense)             (None, 1)                 2049      
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Total params: 23,589,761
Trainable params: 2,049
Non-trainable params: 23,587,712
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然而，我自己的图像的结果真的很差（50% 的准确度......），我不知道为什么。模型中有 dropouts，我尝试了很多设置（学习率、验证拆分、批量大小）和很多预训练模型。

每个班级我有大约 150 张照片。我知道这不是一个很大的数据集，但我不需要过多概括，我需要测试的所有图片都是同一类型的。是不是太短了？

我kmeans clustering对数据集上的 MobileNetV2 进行的预测运行了一个算法，tada...图片在 sofa_left 和 sofa_right 之间完美排序。它让我直觉这个分类问题应该可以通过学习来解决。我对吗？我错过了什么吗？

谢谢您的帮助。

标签： pythontensorflowimage-classification