【2020华为云AI实战营】实验总结_图像分类

课程回忆：

1.   图像分类介绍，了解了图像分类发展、技术和应用。

2.   零代码美食分类模型开发，用华为云ModelArt平台创建自动学习模型，问题不大。
   

3.   使用ResNet50预置算法基于海量数据训练美食分类模型，用华为云ModelArt平台创建训练作业，创建及增加数据集。导入数据集和更新数据集的时候，需要注意细节操作，一不小心就数据重复。

实验截图：

课程感悟：

    图像分类，摸索了一番，创建数据集，后面改善模型时往里面加图片，直接添加进去train文件夹，然后导入数据集，图片应该为93张，结果出现了139张，搞的很奇怪，多出来的应该是重复添加的吧，所以就删掉，并重新建立数据集，本地copy，确定93张后重新上传，重新标记，搞得挺麻烦的。作业三中，需要订阅算法，一不小心就使用了预置算法，然后越学越跟不上课程的节奏。作业四也搞复杂了，学习率一开始是0.001，准确率0.85，改为20:0.0001，因为看到提示说学习率越小前期学得慢但是稳定，结果准确率仅为0.65，就改为0.002，学习率提高一点，准确率为0.86，于是想试试高一点的，前期学习快，设置成0.2，结果凉了，准确率0.06，一点都不准，于是放弃这个维度，想想0.001到0.002增加了准确率0.1，就把学习率再加0.001，设置为0.003，好的，终于准确率提高到0.9了。