MobileNet：验证精度高，预测结果差答案

【问题标题】：MobileNet: High Accuracy On Validation and Poor Prediction ResultsMobileNet：验证精度高，预测结果差
【发布时间】：2021-09-26 02:37:20
【问题描述】：

我正在使用 TensorFlow 训练 MobileNet_v1_1.0_224。我正在使用TensorFlow-Slim image classification model library 中的python 脚本进行培训。我的 4 类数据集分布如下：

normal_faces：42070
oncall_faces：13563（人们在通话时在图像中使用手机）
吸烟脸：5949
打哈欠脸：1630

数据集中的所有图像都是方形图像，并且大于 224x224

我正在使用train_image_classifier.py 使用以下参数训练模型，

python train_image_classifier.py \
    --train_dir=${TRAIN_DIR} \
    --dataset_name=custom \
    --dataset_split_name=train \
    --dataset_dir=${DATASET_DIR} \
    --model_name=mobilenet_v1 \
    --batch_size=32\
    --max_number_of_steps=25000

训练模型后，eval_image_classifier.py 在验证集上显示出大于 95% 的准确度，但是当我导出冻结图并将其用于预测时，它的表现非常糟糕。

我也试过这个notebook，但这也产生了类似的结果。

日志：Training Log
绘图：Loss 和 Accuracy

这是什么原因？我该如何解决这个问题？

我在 SO 上看到过类似的问题，但没有特别与 MobileNets 相关。

【问题讨论】：

预测结果如何？
@NONONONONO 我已导出冻结的图形并加载它。
您确定您的真实世界数据已正确预处理吗？我认为 MobileNet 要求您从数据中减去 ImageNet 平均值。
你能给出 Val 和训练集每个 epoch 的准确率图吗？另外，你能提供你的示例数据和预处理代码吗？

标签： tensorflow image-classification mobilenet tensorflow-model-garden

【解决方案1】：

您是否使用了验证集？如果是这样，验证准确性是多少？如果您使用了验证集，一个检查您是否正确进行预测的好方法是在验证集上运行 model.predict。

【讨论】：

我已经更新了这个问题。验证分为 10% 的数据集。我在问题中提到的准确性是验证准确性。