TensorFlow 的 image_retrain 可否重新训练超过1000的分类？ - Programming版 - 未名存档

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Programming版 - TensorFlow 的 image_retrain 可否重新训练超过1000的分类？

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s******e 发帖数: 3	1 最近尝试Tensorflow里面的样例程序image_retrain，下载了 Caltech 101、256，效果不错。但有个疑问，如果我尝试重新训练超过1000的分类，是否能正常工作。我大概查看了模型，太笨，没看懂，但感觉是不行的。我自己的理解是，为了达到最佳效果，需要考虑整个模型，分类数量对整个模型的其他部分是有影响的。随着分类数量的增加，要调整其他层，训练的参数也需要重新考虑。版上哪位DL大拿能否解释一下。
k*****u 发帖数: 1688	2 不是大拿。但是觉得从1000到2000或者更多分类跟你的图片有关系。如果新的类别的图片的性质都跟你的training data的性质差不多，那应该还是能用的。cnn中间的各个卷积层就是在寻找图片的性质。最后要做更多的分类只要把最后的dense layer做fine tuning就好了 again，自己的感悟，我也不是大拿，只是人世间一个迷途小书童
s******e 发帖数: 3	3 感谢回复。我从openimage抓了点图片，大概3500多个分类，然后尝试了一下。结果是1000以下的分类，测试和验证准确率在80%以上，3500 多个分类，测试准确率最高到48%，验证准确率最高在30%。也许，这个就需要 killniu 提到的 fine tuning dense layer。阅读了 retrain.py 的代码，它是根据总的分类数，建立了一个全连接的层，和一个 softmax。那么我该如何修改这部分代码来优化呢。

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