延續昨天去找了針對訓練資料，預期會特別難辨識的圖片，結果有些一如假想會判斷從錯誤，有些是正確的，但多跑幾次後發現，有時會對有時會錯，我總共跑了8次。8次的loss介於0.0011至0.4230，而accuracy都大於0.9，其中挑了幾個結果來說明：
昨天有秀的正確的這張，錯誤率4/8=50%：
而型態很相似的錯誤這張，錯誤率7/8=87.5%：
人的部分昨天有秀的正確的這張，錯誤率3/8=37.5%：
這張錯誤率6/8=75%：
另外也是昨天有秀錯誤的這張，錯誤率8/8=100%：
反倒是這張錯誤率0/8=0%：
另外課堂中有提到如果將輸入的圖片陣列從300x300降至150x150，雖然資料變少而訓練時間變快，而最後的loss和accuracy同樣是相同的等級，但以這範例來說效果會變差，因為失去了一些細節，這也可去試不同的參數調整。
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