使用TensorFlow的卷积神经网络

Question

我正在使用Tensorflow构建CNN模型，而不使用任何前端API，如Keras。我正在创建一个VGG-16模型并使用预先训练过的权重，并希望对最后一层进行微调以达到我的目的。

按照此处的教程，http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/training-convolutional-neural-network-for-image-classification/ 我重新创建了训练脚本并根据我的要求进行了修改。但是，我的训练没有发生，训练精度停留在50.00％，验证准确性正在形成重复数字的模式。 附件是相同的截图。

我已经被困在这几天了，似乎无法找到错误。任何帮助表示赞赏。

代码很长，因此这是同一个

的gist file

Answer 1

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

此：

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)

有些事情需要注意。我不会训练一些数据点，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。另一点需要注意的是，tf.argmax(tf.softmax(logits))与tf.argmax(logits)相同。