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python - 用于二进制分类的 cnn 模型总是返回 1

问题描述

我为二进制分类创建了一个 CNN 模型。我使用了一个包含 300 张图像的平衡数据库。我知道这是一个小型数据库，但我使用了数据增强。拟合模型后，我在验证集上得到了 86% 的 val_accuracy，但是当我想打印每张图片的概率时，我得到第一类的大多数图片的概率 1，甚至所有概率都 > 0.5，所有概率都为 1来自第二类的图像。

这是我的模型：

model = keras.Sequential([
layers.InputLayer(input_shape=[128, 128, 3]),

preprocessing.Rescaling(scale=1/255),
preprocessing.RandomContrast(factor=0.10),
preprocessing.RandomFlip(mode='horizontal'),
preprocessing.RandomRotation(factor=0.10),

layers.BatchNormalization(renorm=True),
layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'),
layers.MaxPool2D(),

layers.BatchNormalization(renorm=True),
layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'),
layers.MaxPool2D(),

layers.BatchNormalization(renorm=True),
layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'),
layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'),
layers.MaxPool2D(),

layers.BatchNormalization(renorm=True),
layers.Flatten(),
layers.Dense(8, activation='relu'),
layers.Dense(1, activation='sigmoid'),])

阴谋

第一类的概率

第一类的概率

编辑：

model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['binary_accuracy'],
)

history = model.fit(
    ds_train,
    validation_data=ds_valid,
    epochs=50,
)

谢谢你。

标签： pythontensorflowkerascomputer-visiondata-science

解决方案

像 vgg16 这样的预训练模型可以很好地完成所有工作，不需要使模型变得非常复杂。所以试试下面的代码：

base_model = keras.applications.VGG16(
    weights='imagenet',  
    input_shape=(128, 128, 3),
    include_top=False)
base_model.trainable = True 
inputs = keras.Input(shape=(128, 128, 3))
x = base_model(inputs, training=False)
x = keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
outputs = keras.layers.Dense(1)(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)

如果您希望模型快速训练，请将 base_model.trainable 设置为 False，并将其设置为 True 以获得更准确的结果。请注意，我使用GlobalAveragePooling2D层而不是 Flatten，以减少参数数量并取消堆叠特征。

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