import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型,使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型,共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5,请你通过修改学习率等方式修改代码,假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

时间: 2024-03-01 19:55:53 浏览: 20
如果准确率较低,可以通过以下方式尝试提高准确率: 1. 调整学习率:学习率是一个重要的超参数,可以尝试减小或增大学习率,以找到一个更好的值。例如,尝试将学习率从0.01调整为0.005或0.02。 2. 增加训练轮数:训练模型的轮数越多,模型就有越多的机会学习数据集中的模式。尝试增加训练轮数,以提高模型准确率。 3. 调整网络结构:可以尝试增加或减少卷积层、全连接层或dropout层等,以找到更好的网络结构。例如,增加卷积层或全连接层的数量,或者尝试使用其他激活函数。 4. 数据增强:数据增强是一种有效的方式,可以增加数据集的多样性,并提高模型的泛化能力。可以尝试使用不同的数据增强技术,例如旋转、平移、缩放、翻转等。 以下是修改后的代码,调整了学习率和训练轮数,并增加了数据增强: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径和图像大小 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 使用数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, zoom_range=0.1, horizontal_flip=True, rescale=1./255) # 从目录中加载训练数据集 train_ds = train_datagen.flow_from_directory(data_dir, target_size=image_size, batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory(data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(train_ds.num_classes)) # 编译模型,使用 Adam 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型,共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=20, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}') ``` 在代码中,使用了ImageDataGenerator进行数据增强,并将Adam优化器用于模型的编译。另外,将训练轮数增加到了20轮。

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