Je travaille sur un modèle de classification d'images avec TensorFlow/Keras et je rencontre un problème lors de l'entraînement. Description du problème Mon modèle atteint une perte (loss) de ~1.3 après quelques epochs et ne s'améliore plus, malgré : L'augmentation du nombre d'epochs (jusqu'à 100) L'ajustement du taux d'apprentissage L'augmentation de la taille du dataset Code concerné model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150,150,3)), MaxPooling2D(2,2), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(3, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_generator, epochs=100, validation_data=validation_generator) Continue reading...
