binary - 为什么预训练的深度学习模型的性能会下降？

Question

使用来自 Keras 的模型和权重对受感染/未感染的 RBC（这是预训练的 DL 模型以前从未见过的）进行二元分类。我发现模型（vgg16,19,xception）的性能随着训练和验证实例数量的增加而下降。为什么？

Answer 1

也许它与您正在进行推理的资源管理有关，并且模型在内存中扩展，它会降低性能。这种情况会创建大量的主内存访问来执行前向传递计算，并且会发生页面错误，并且会降低性能。

希望这可以帮助。