Swift -CoreML ImageClassifier always returns Model Accuracy Training 100% Valuation 0%
Я использую разные категории продуктов для моей модели ML, которая будет моделью для продуктов питания. Одной из категорий являются африканские блюда (это именно те картинки, которые я использую для тренировки, хотя я вручную удалил что-нибудь со словами). Я использовал скребок для Python, чтобы очистить изображения от изображений Google. У меня есть около 600 в этой конкретной категории (я также использую итальянские блюда, азиатские блюда, фрукты, овощи, морепродукты и т. Д.)
Для начала обучения имиджу я использую игровые площадки> macOS:
import CreateMLUI
let builder = MLImageClassifierBuilder()
builder.showInLiveView()
Я разделил данные изображения на 80/20 или 480 изображений и протестировал 122 изображения.
Я заметил когда training Я продолжал начинать с 10 итераций по умолчанию, и ImageClassifier всегда будет давать результат Training 100% Valuation 0%, Позже, когда я бы добавил в testing Данные оценки всегда будут Evaluation --
Вот результаты 10 итераций
Затем я поднял итерации 1000 iterations и я получаю те же точные результаты Training 100% Valuation 0%,
Что я делаю не так, когда оценка не превысит 0%?
1000 iterations обучения (без тестирования) и результаты после 2 часов ожидания! После добавления в данные тестирования оценка все равно будет Evaluation --:
