我的Keras使用总结（2）——构建图像分类模型（针对小数据集）
Keras基本的使用都已经清楚了，那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型，训练训练，主要就是“练”，所以多做几个案例就知道怎么做了。 在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效，实用的图像分类器的方法。 1，热身练习——CIFAR10 小图片分类示例 ...
原文：Keras 最新《面向小数据集构建图像分类模型》
本文地址：http: blog.keras.io building powerful image classification models using very little data.html 本文作者：Francois Chollet 按照官方的文章实现过程有一些坑，彻底理解代码细节实现，理解keras的api具体使用方法 也有很多人翻译这篇文章，但是有些没有具体实现细节 另外keres开发 ...
2017-12-11 20:41 0 2644 推荐指数：
相关推荐
Keras使用总结,构建图像分类模型(针对小数据集)
感谢作者分享-http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30654.html Keras基本的使用都已经清楚了，那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型，训练训练，主要就是“练”，所以多做几个案例就知道怎么做了。 在本文中，我们将提供一些面向小数据集 ...
图像分类数据集
一、前言 1、前广泛使用的图像分类数据集之一是 MNIST 数据集，虽然它是很不错的基准数据集，但按今天的标准，即使是简单的模型也能达到95%以上的分类准确率，因此不适合区分强模型和弱模型。 2、为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂 ...
第5章 图像分类的数据集
第5章图像分类的数据集 在我们实际进入到代码编写阶段来构建分类器之前，我们首先回顾下在本书中用到的数据集。一些数据集可理想的获得大于95%的准确率，另一些则还在开放研究阶段，还有一些是图像分类竞赛的部分数据集。 现在就对这些数据集进行回顾是很重要的，这样我们就可以在以后的章节中对我们在使用 ...
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）
记录了模型参数等信息，后边测试的时候程序会读取checkpoint文件去加载这些真正的数据文件 ...
tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类1
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络） 训练 1 读取图片文件 这里文件名作为标签，即类别（其数据类型要确定，后面要转为tensor类型数据 ...
PyTorch学习笔记7--案例3：基于CNN的CIFAR10数据集的图像分类
基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下： cifar10教程补充内容 更优选的网络,类似VGG 这个网络比前面那个准确率更高一些. 显示图片及标签 显示一些训练集中的照片： 显示预测结果和实际结果： ...