我正在尝试使用卷积神经网络对酒店图像数据进行分类..
以下是一些亮点:
图像预处理:
- 转换为灰度
- 将所有图像调整为相同的分辨率
- 标准化图像数据
- 寻找 pca 组件
卷积神经网络:
- 输入- 32*32
- 卷积 - 16 个过滤器,3*3 过滤器大小
- pooling - 2*2 过滤器大小
- dropout——以 0.5 的概率下降
- 全连接 - 256 台
- dropout——以 0.5 的概率下降
- 输出 - 8 类
使用的库:
- 千层面
- 不学习
但是,我对测试数据的准确度降低了,只有 28% 左右。
如此低的准确性有什么可能的原因吗?有什么改进建议吗?
提前致谢。