使用 TensorFlow 的卷积神经网络

Question

我正在使用 Tensorflow 构建一个 CNN 模型，而没有使用任何前端 API，例如 Keras。我正在创建一个 VGG-16 模型并使用预训练的权重，并希望微调最后一层以满足我的目的。

按照这里的教程，http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/training-convolutional-neural-network-for-image-classification/ 我重新创建了培训脚本并根据我的要求进行了修改。但是，我的训练没有发生，训练准确率停留在 50.00%，验证准确率正在形成重复数字的模式。 附件是相同的屏幕截图。

我已经坚持了好几天了，似乎找不到错误。任何帮助表示赞赏。

代码很长，因此这里是相同的gist file

Answer 1

您的交叉熵是错误的，您正在将您的 logits 与您的 logits 的 softmax 进行比较。

这个：

cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=layer_fc2,
                                                    labels=y_pred)

应该是：

cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=layer_fc2,
                                                    labels=y_true)

一些注意事项。我不会在某个数据点上进行训练，然后在同一个数据点上进行评估。这样做可能会影响您的训练准确性。还有一点需要注意的是tf.argmax(tf.softmax(logits))和tf.argmax(logits)是一样的。