深度学习代码，改不出来了

找不出问题所在，不知道该怎么改了，能否帮忙解答一下，试了很多办法都不成功

这不是说的很明显了，在你训练的时候model中所有layer均处于冻结状态，模型参数无法改变
你可能需要将模型中某些层解冻，layer.trainable = True

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7655073
• 这篇博客你也可以参考下：对数据集类别不平衡，重采样和权重的一些探讨
• 除此之外, 这篇博客: 史上最全的机器学习深度学习面经总结中的 问：数据不均衡如何解决，抽样得到的分类准确率如何转换为原准确率？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 将采样后的预测的类别按照采样比例进行相应的增大或减少，例如对类别A下采样了50%，则预测结果中类别A的预测数量为m，令m=m/0.5=2m，然后计算分类准确率；

  这种处理方式是不准确的，合理的方式应该是直接对原始数据进行评估指标的计算；

• 您还可以看一下 李月喜老师的企业微信开发第三方应用开发篇课程中的 回调配置概述,回调签名验证及消息解密集成 小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  我很抱歉，以上参考资料与问题似乎没有任何联系，也没有提供具体的代码或问题描述，因此我无法提供任何有用的解决方案。请提供更具体的问题描述和代码示例，以便我能够帮助你解决问题。