我希望我的模型使用自生成的文本图片来检测角度（在 360 类中）。为了获得更多的训练信息，训练集图片是在每个 epoch 中以新的随机旋转新生成的。然而，该模型似乎没有在学习，因为它为每张图片预测了相同的类别。我尝试更改批量大小、优化器、学习率、更复杂的模型，但没有任何帮助解决问题。
在这个例子中，我使用了 500 个训练样本、50 个验证样本和 10 个测试样本。我已经尝试了多达 2000 个训练样本，但是出现了同样的问题。
这是我的输出：
Using TensorFlow backend.
WARNING:tensorflow:From /home/lisa/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:4070: The name tf.nn.max_pool is deprecated. Please use tf.nn.max_pool2d instead.
Model: "model_1"
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Layer (type) Output Shape Param #
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input_1 (InputLayer) (None, 224, 224, 3) 0
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conv2d_1 (Conv2D) (None, 222, 222, 32) 896
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max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 111, 111, 32) 0
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conv2d_2 (Conv2D) (None, 109, 109, 64) 18496
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max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 54, 54, 64) 0
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conv2d_3 (Conv2D) …