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目前我正在爲一個項目工作，將給定的一組測試圖像分類到5個預定義類別之一。我使用每個圖像240個特徵的特徵向量來實施Logistic迴歸，並使用100個圖像/類別對其進行訓練。每個類別的學習準確性達到〜98％，而在包含500幅圖像（100幅圖像/類別）的驗證集上進行測試時，只有約57％的圖像被正確分類。圖像分類軟件
爲了獲得更高的準確度，請給我建議一些我可以使用的庫/工具（最好基於神經網絡）。
我嘗試在Windows上使用基於Java的工具Neurophy（neuroph.sourceforge.net），但它沒有按預期運行。
編輯：已經爲項目提供了特徵向量。我也在尋找更好的圖像特徵提取工具。
你很可能過度使用你的測試裝置...試着稍微放鬆一下限制或者調整它們 –