引自：http: blog.csdn.net sinat article details 中文文档：http: keras cn.readthedocs.io en latest 官方文档：https: keras.io 文档主要是以keras . 。 训练 训练主要就 练 嘛，所以堆几个案例就知道怎么做了。. . Keras系列： keras系列 Sequential与Model模型 keras ...
2017-12-28 16:56 0 2341 推荐指数：
Keras的预训练模型地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是，利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征，利用这样的特征可以让我们获得 ...
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利用ImageNet下的预训练权重采用迁移学习策略，能够实现模型快速训练，提高图像分类性能。下面以vgg和resnet网络模型为例，微调最后的分类层进行分类。 注意，微调只对分类层(也就是全连接层)的参数进行更新，前面的参数需要被冻结。 （1）微调VGG模型进行图像分类（以vgg16为例 ...
本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert 注意，这是tensorflow 1.x ...
和深度学习进行多标签分类。 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术。 那么，两者 ...
今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考 ...
keras中含有多个网络的预训练模型，可以很方便的拿来进行使用。 安装及使用主要参考官方教程：https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上 ...
应用，文档中的例子如下 利用ResNet50网络进行ImageNet分类 如果是自己 ...
