Tensorflow Keras TF无法在MNIST上得分

我有2049张图片的数据集，我对手语MNIST了解不多。我阅读了默认的MNIST教程，只使用了这些图像。有没有办法提高我的分数？还是仅仅因为图像数量少？提前谢谢！分数不到1%

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那些是真的吗？真人真手？这一点都不容易，您需要比MNIST示例更强大的模型

我建议您尝试使用keras.applications中可用的一些众所周知的图像分类模型，例如vgg16、inception_v3和其他一些

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您可能只会创建顶层，以便类的数量适合您可能的类

是的，它们是真实的图像，但只是它们的手。这里有一个指向Kaggle上数据集的链接：。我确实需要删除3张图片，因为它们是用iphone拍摄的，而且尺寸不同。所以。。。很难想象，哈哈。我不想做饼干切割模型，所以我找到了一个尽可能相似但不同的模型。我在文章中用vgg16网络更新了要点，但它的性能与我所能说的没有任何不同？你确定你正在规范化你的真实输出以与你上次的激活功能兼容吗？据我所知。。。对