CNN模型训练时怎么提高准确率

CNN模型训练时怎么提高准确率
卷积核尺寸，学习率都试过更换
准确率一直都是0.892

img

img

参考GPT和自己的思路：

针对你提出的问题，可以从以下几个方面来尝试提高CNN模型的准确率：

  1. 数据扩增：通过对已有的数据集进行旋转、裁剪、镜像、加噪等操作，可以有效地增加训练数据集的样本量，提高模型的泛化能力，从而提高准确率。

  2. 调整网络结构：可以尝试更换不同的网络结构，比如ResNet、DenseNet等，或是增加/减少网络中的卷积层、池化层、全连接层等，来逐步寻找最优的网络结构。

  3. 调整优化器和学习率：可以尝试不同的优化器，如Adagrad、Adam等，以及不同的学习率和学习率退火策略，来优化模型的训练过程，降低过拟合，提高准确率。

  4. 提升硬件性能：可以考虑使用更高级别的GPU，以提升训练速度、加快调试效率，同时也可以增加训练数据量，提升准确率。

需要根据实际情况适度调整以上方法，并不断尝试，找到适合自己数据集和网络结构的最好方案。

合理设计卷积层，增加输入样本。
在不过拟合的情况下充分训练。