寻求有关如何设置CNN参数的建议(顺序)

Question

有什么指南可以帮助我使用顺序方法设置CNN吗？我有一个来自Kaggle的超过100000张图像的数据集，并希望将它们分为25组。

我知道我需要添加Conv2D、MaxPooling2D、Flatten和Dense层。但我不确定该放多少个，以及设置它们的参数。我知道我必须反复尝试，直到我得到高精度，但现在我得到了0%的精度。我在网上找到了下面的代码片段，它适用于10个类别的分类，我正在尝试看看如何将其更改为25个组。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), activation='relu', input_shape=(200, 200, 1))) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

我只想得到关于任何资源的建议或设置它的提示！

Answer 1

您可以使用这种架构，只需很少的更改。由于您有25个类别，您的输出层应该有25个单元。

model.add(Dense(25, activation='softmax'))

你的输入形状应该与训练图像的大小相匹配。因此，您需要根据您的数据集更改这条线。

input_shape=(200, 200, 1)