Одной из возможных причин, почему точность на тестовой выборке соответствует балансу классов, может быть несбалансированность данных в обучающей выборке. Если классы у вас равномерно представлены, но при этом данные недостаточно разнообразны или не являются репрезентативными, то это может привести к недостаточной обученности модели.
Для улучшения точности классификации изображений в вашей нейронной сети для различения кошек и собак, вы можете попробовать следующие методы:
1. Увеличение размера обучающей выборки путем аугментации данных, то есть изменения исходных изображений (например, повороты, отражения, изменения яркости) для создания новых образцов.
2. Использование предобученных моделей для передачи знаний о других классах.
3. Тщательный подбор архитектуры нейронной сети и гиперпараметров.
4. Регуляризация модели для предотвращения переобучения.
5. Оптимизация процесса обучения, например, изменение функции потерь или скорости обучения.
Для увеличения точности для большего числа классов, можно также попробовать использовать многоклассовую классификацию, а также более сложные модели, например, сверточные нейронные сети.
Для достижения баланса классов при работе с разными классификациями изображений, важно иметь репрезентативную выборку данных для каждого класса. Если у вас есть классы с недостаточным числом образцов, то можно попробовать использовать методы аугментации данных или синтезировать новые данные. Также можно провести более тщательный анализ и отбор признаков для улучшения классификации редких классов.