基于inception v3和tensorflow与keras的矿石图像分类（7种矿石分类）精度勉强到百分之六十这个模型可以吗

虽然60%的精度比随机猜测要好，但对于实际应用来说，这个精度可能还不够高。因此，您可以尝试通过以下方式来提高模型的精度：

1. 收集更多的数据，并且确保数据集的质量。更多的数据可以帮助模型更好地学习特征，提高分类精度。

2. 调整模型的超参数，如学习率、批次大小和迭代次数等。这些超参数会影响模型的学习能力和收敛速度。

3. 尝试使用其他深度学习模型，如ResNet、DenseNet等。这些模型在图像分类任务中表现良好，有助于提高精度。

4. 对数据进行预处理，如数据增强、正则化等。这些技术可以帮助模型更好地学习特征，提高分类精度。

相关问题

基于inception v3和tensorflow与keras的矿石图像分类（7种矿石分类）一般初学者可以实现具体百分之多少的精度

这个问题的答案取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

1. 数据集的大小和质量：对于任何机器学习项目，数据集都是至关重要的。如果数据集太小或者质量不好，那么模型的表现可能会受到很大影响。

2. 算法的选择和调参：在实现矿石图像分类任务时，选择合适的算法和调整算法的超参数都是非常重要的。这需要对不同算法的优劣进行评估，并针对具体的任务进行调整。

3. 计算资源的可用性：训练深度学习模型需要大量的计算资源，包括GPU和内存等。如果计算资源不足，可能会限制模型的性能。

通常情况下，如果初学者具备一定的编程和机器学习基础，实现一个矿石图像分类任务并达到较高的精度是可行的。具体的精度取决于上述因素的影响。在实现过程中，建议多尝试不同的算法和超参数，以便找到最佳的模型。

基于inception v3和tensorflow与keras的矿石图像分类（7种矿石分类）精度多少比较好）

基于Inception v3和TensorFlow与Keras的矿石图像分类可以达到比较高的精度。具体的精度取决于你的训练数据集的大小和质量，模型的架构和参数设置，以及训练过程中的优化算法和超参数调整等因素。

一般来说，如果你的数据集足够大且具有代表性，且你使用了适当的网络架构和优化算法，那么你的模型的准确率可以达到90%以上。但是，如果你的数据集规模较小或者数据质量较差，那么模型的精度可能会受到影响。因此，在进行图像分类任务时，建议使用足够大且具有代表性的数据集，并进行数据增强和优化算法的调整，以提高模型的精度。