我按什么顺序训练我的 CNN

Question

我目前正在训练一个卷积神经网络，以根据外观在烂苹果和正常苹果之间进行分类。我有所有必要的数据，但是我对以下代码行有疑问。

epoch_x, epoch_y = tf.train.batch([resized_image, "Normal"], batch_size=batch_size)

这会为神经网络提供图像和标签。我的问题是，我应该用所有批次的正常橙子训练网络，然后用烂橙子训练神经网络吗？我应该交替训练一批烂橙子和普通橙子吗？训练这些图像是否有特定的顺序？

Answer 1

你不应该以任何特定的顺序训练它，每个批次都应该包含正面和负面的例子，以随机顺序。如果您的类是平衡的，那么每个批次的正/负样本数量大致相同。

最简单的方法是随机打乱您的数据（在第一维中），然后按顺序生成批次。一个好的做法是在每个 epoch 之后重新排列你的数据，这样神经网络就不会按照样本呈现的顺序看到任何模式。

这种技术可以防止神经网络训练中出现任何类型的偏差。