青光眼实战（ResNet,GoodLeNet,DenseNet）总结分析

                                                               图一：loss&epoch

                ResNet                                      GoodLeNet                                      DenseNet

                                                         图二：Validation&epoch

             ResNet                                          GoodLeNet                                      DenseNet

 

 ResNet模型做青光眼测试的效果最好，GoodLeNet 和DesneNet模型效果差不多，模型更复杂但是效果确不佳。

ChatGpt提示：

模型的性能可能会受到多种因素的影响。以下是一些可能影响模型性能的原因：

1. 数据集大小：如果您的数据集只有300张图像，那么模型可能没有足够的数据来学习和做出准确的预测。在许多情况下，更多的数据可以帮助模型更好地理解输入，提高其性能。
2. 数据质量：如果图像的质量不高，或者标注数据存在错误或噪声，那么模型可能难以做出准确的预测。检查您的数据集，确保图像的质量和标注的准确性。
3. 模型复杂度：您提到的三个模型（ResNet、GoodLeNet、DesneNet）的复杂度不同。如果模型的复杂度过高，可能会过拟合您的数据集；如果模型的复杂度过低，可能会欠拟合您的数据集。您可以尝试调整模型的复杂度，以找到最佳的模型。
4. 训练和优化：确保您使用了适当的训练和优化方法。例如，您应该使用适当的损失函数、正则化方法、学习率等。
5. 特征工程：在图像分类任务中，特征工程是一个非常重要的步骤。尝试不同的特征提取和增强方法，以改善模型的性能。
6. 模型集成：您可以尝试将多个模型的预测结果结合起来，以提高整体的预测准确性。
7. 超参数调整：不同的超参数设置可能会对模型的性能产生影响。例如，卷积层的数量、卷积核的大小、全连接层的节点数等。尝试调整这些超参数，以找到最佳的设置。

总之，要改善模型的性能，您可以考虑增加数据集的大小、提高数据的质量、调整模型的复杂度、使用适当的训练和优化方法、进行特征工程、集成多个模型以及调整超参数等。希望这些建议对您有所帮助！

我拿Pokemon数据集（1167张图像）和青光眼的数据集（364张图像）在DenseNet模型上面跑了一边：

                                                               图一：loss&epoch

                         Pokemon数据集                                  Glaucoma数据集

 

                                                       图二：Validation&epoch

    

                          Pokemon数据集                                  Glaucoma数据集 

           在许多情况下，更多的数据可以帮助模型更好地理解输入，提高其性能。