使用augmenters 翻轉圖片為什麼Validation Loss沒有下降 - Cupoy

這是我翻轉後的訓練結果，但是我的 Validation Loss 一直下不去，請問是為甚麼?

第一次結果:

這是我的model

model.add(Conv2D(32,kernel_size=1,strides=1,activation='relu',input_shape=(96,96,1)))
    model.add(Conv2D(32,kernel_size=3,activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Conv2D(32,kernel_size=1,strides=1,activation='relu',input_shape=points_train.shape))
    model.add(Conv2D(64,kernel_size=3,activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Conv2D(128,kernel_size=3,activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(output_dim=128,activation='relu'))
    model.add(Dropout(p=0.5))
    model.add(Dense(output_dim=64,activation='relu'))
    model.add(Dropout(p=0.3))
    model.add(Dense(output_dim=30))

回答列表

• 2020/02/12 下午 09:20
  Jeffrey
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• 2020/02/27 上午 00:06
  Yan Roo
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  這個問題我一開始也遇到，好像反而Augmentation後效果更差。

  但其實是計算Keypoint的時候發生了問題

  
  

  不論使用Imgaug，或是albumentations

  在keypoint的轉換上跟我們想做的其實有一點差異

  
  

  這些函式庫會將左眼、右眼分別是為不一樣的點

  我們理想的Horizontal Flip是，鏡像後本來的左眼變成右眼，右眼變成左眼(變成一張全新的圖)

  
  

  看圖後應該比較好了解

  一般轉換後

  

  
  

  我們期望的結果

  

  
  

  所以轉換後，Model反而會錯亂，怎麼左眼的座標跑到右邊，右眼的座標跑到左邊，讓最後預測點都集中在中央

• 2020/02/28 上午 02:20
  Jeffrey
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