相关疑难解决方法(0)

我正在尝试使用预训练的Xception模型和新添加的分类器进行迁移学习。

这是模型：

base_model = keras.applications.Xception(
    weights="imagenet",
    input_shape=(224,224,3),
    include_top=False
)

我使用的数据集oxford_flowers102直接取自张量流数据集。 这是一个数据集页面。

我在选择某些参数时遇到问题- 要么训练准确性显示可疑的低值，要么存在错误。

我需要帮助指定此参数，对于这个（oxford_flowers102）数据集：

1. 为分类器新添加了密集层。我正在尝试： outputs = keras.layers.Dense(102, activation='softmax')(x)并且我不确定是否应该在此处选择激活功能。
2. 模型的损失函数。
3. 指标。

我试过：

model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adam(),
    loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=[keras.metrics.Accuracy()],
)

我不确定它是否应该是SparseCategoricalCrossentropy或CategoricalCrossentropy，参数呢from_logits？

我也不确定是否应该选择指标keras.metrics.Accuracy()或keras.metrics.CategoricalAccuracy()

我确实缺乏一些理论知识，但现在我只需要这个就能工作。期待您的答复！