После вызова функции подгонки я вижу, что модель сходится в обучении, но после того, как я перехожу к вызову метода оценки, он действует так, как будто модель вообще не выполняла подгонку. Лучший пример приведен ниже, где я использую обучающий генератор для обучения и проверки и получаю разные результаты.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from ImageGenerator import ImageGenerator
if __name__== "__main__":
batch_size=64
train_gen = ImageGenerator('synthetic3/train/open/*.png', 'synthetic3/train/closed/*.png', batch_size=batch_size)
model = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(weights=None, classes=2, input_shape=(256, 256, 3))
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(
train_gen,
validation_data=train_gen,
epochs=5,
verbose=1
)
model.evaluate(train_gen)
Результаты
Epoch 1/5
19/19 [==============================] - 11s 600ms/step - loss: 0.7707 - accuracy: 0.5016 - val_loss: 0.6932 - val_accuracy: 0.5016
Epoch 2/5
19/19 [==============================] - 10s 533ms/step - loss: 0.6991 - accuracy: 0.5855 - val_loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.4975
Epoch 3/5
19/19 [==============================] - 10s 509ms/step - loss: 0.6213 - accuracy: 0.6637 - val_loss: 0.6932 - val_accuracy: 0.4992
Epoch 4/5
19/19 [==============================] - 10s 514ms/step - loss: 0.4407 - accuracy: 0.8158 - val_loss: 0.6934 - val_accuracy: 0.5008
Epoch 5/5
19/19 [==============================] - 10s 504ms/step - loss: 0.3200 - accuracy: 0.8643 - val_loss: 0.6949 - val_accuracy: 0.5000
19/19 [==============================] - 3s 159ms/step - loss: 0.6953 - accuracy: 0.4967
Это проблематично, потому что даже при сохранении веса это экономит, как если бы модель не выполняла подгонку.