【idea】keras 模型优化

[williamfzc]

目前这个工程使用的keras模型基本参照着keras官方文档中对于小型训练集的设计来的（猫狗大战，百级别）
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/legacy/blog/image_classification_using_very_little_data/

• 但实际上，通常来说我们使用的数据集要比传统的小数据集还要小很多，而且需要支持多分类；
• 这也导致了在部分情况下模型的适应性较差，而一味增加epochs并不一定能解决问题；
• 在这种情况下，我们希望我们内置的模型是足以满足大部分常见场景的、具备更强通用性的；

从现在收集到的数据来看：

• 3-4类别
• 训练集每类别 10-20 张

https://github.com/williamfzc/stagesepx/blob/master/stagesepx/classifier/keras.py
你可以通过继承 KerasClassifier 后修改里面的 模型设计部分来改善模型

一些相关链接（持续补充到这里）：

• https://blog.csdn.net/qq_16564093/article/details/104070119

thanks！