小编Mic*_*dak的帖子

我最近一直在玩斯坦福大学的汽车数据集（http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html）。从一开始我就有一个过度拟合的问题，所以决定：

1. 添加正则化（L2，dropout，batch norm，...）
2. 尝试了不同的架构（VGG16、VGG19、InceptionV3、DenseNet121……）
3. 尝试使用在 ImageNet 上训练的模型进行传输学习
4. 使用的数据增强

每一步都让我前进了一点。然而，与 99% 的训练准确度相比，我完成了 50% 的验证准确度（开始时低于 20%）。

你知道我还能做什么才能达到 80-90% 左右的准确率吗？

希望这可以帮助一些人！:)