tensorflow - 寻找有关如何为 CNN 设置参数的建议（顺序）

Question

有没有我可以遵循的指南来帮助设置 CNN，使用顺序方法？我有一个来自 Kaggle 的超过 100,000 张图像的数据集，我希望将它们分为 25 个不同的组。

我知道我需要添加 Conv2D、MaxPooling2D、Flatten 和 Dense 层。但我不确定要放置多少以及设置它们的参数。我知道在获得高准确度之前我将不得不反复试验，但现在我的准确度为 0%。我在网上找到了以下代码片段，它适用于 10 个类别的分类，我试图看看如何将其更改为 25 个组。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=(200, 200, 1))) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

我只是想要关于任何资源的建议或设置它的提示！

Answer 1

您可以使用此架构，只需进行少量更改。因为您有 25 个类别，您的输出层应该有 25 个单元。

model.add(Dense(25, activation='softmax'))

您的输入形状应与训练图像大小匹配。因此您需要根据数据集更改此行。

input_shape=(200, 200, 1)