图像分类模型训练核心是“数据准备→模型选择→训练调优→评估部署”四步闭环：规范数据格式、迁移预训练网络、监控训练过程、用真实场景评估并导出ONNX部署。
用Python训练图像分类模型，核心是“数据准备→模型选择→训练调优→评估部署”四步闭环。不依赖复杂框架封装，掌握底层逻辑才能真正解决问题。
深度学习模型对输入敏感，乱序、尺寸不一、标签错位会直接导致训练失败。推荐统一用red">torchvision.datasets.ImageFolder或tf.keras.utils.image_dataset_from_directory加载——它们自动按文件夹名映射类别，省去手动标注。
ResNet50、EfficientNetB0等预训练模型已在ImageNet上学习通用纹理、边缘、部件特征。直接迁移，只需替换最后的全连接层适配你的类别数。
训练时loss下降但val_acc卡住？大概率是过拟合或学习率不当。用torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau动态调学习率比固定值更稳。
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test集准确率95%≠上线后好用。要测光照变化、模糊、裁剪偏移等常见干扰下的表现。
基本上就这些。流程不复杂，但每步细节决定成败——比如数据路径多一个斜杠、归一化用错均值标准差，模型就可能完全不学。
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