分类模型得到的结果中部分类别的准确率明显偏低该怎么办？
如题。
我在做的是图片文字语种分类
下图是我的实验结果
想问一下有哪些措施可以进一步提高准确度？
回答：
我的一些方法：
- 检查下训练集的样本中对应类别样本数量是不是比较少，尝试扩大样本集？
- 如果扩大不了样本集合，训练多个模型，每个模型尽量让各个样本数量均衡，最后再用决策树思想合并结果就行
- 样本数据集内容是不是确实人眼都识别出来准确率比较低？
回答：
- 粗调： vgg超参数调整。grid search一下呗
- 细调： 可以考虑把混淆矩阵CM打出来，看看准确率低的，有哪些结果被分错到哪些类别去了，这些结果有没有一些共性。在preprocessing阶段进行调整。
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