1.現在のモデルは犬の認識が低く、猫と簡単に間違えられます。
2.トレーニングコレクションの猫と犬の割合は、クロスエントロピー損失のクラス重量を調整することにより、最適化する必要があります。
3.ニューラルネットワークの最後の層の活動は、イグモイド活動に調整する必要があり、シェーディングは、写真に複数のターゲットがある状況を同時に処理できます。
4.上記の記事で説明する古い設定はまだ保持する必要があります。新しいバージョンが変更された後、効果が比較され、次にそれを使用することにしました。
1. 当前的模型对狗的辨识度较低，容易被误认为猫。
2.训练集的猫狗比例不合理，应该通过调整cross entropy loss的class weight权重进行优化。
3.神经网络最后一层的activation应该调整为igmoid activation，遮阳就可以处理同时一张图里出现多种目标的情况。
4.上条所述的旧的设定仍然要保留，在新版本更改之后进行效果上的对比，下次再决定使用那种。