view retrain using py #英语能力有限，哈哈，原文链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining ...

参考 https://hackernoon.com/creating-insanely-fast-image-classifiers-with-mobilenet-in-tensorflow-f030ce0a2991 https://github.com/tensorflow ...

本章节主要说的迁移学习的事情，迁移学习简单来说：举个例子，新产品上线，建模使用其他产品和少量新产品的数据建模，不码字，具体百度吧。 全部代码： View Code 感觉迁移学习，很多公司不采用，比较难办 一、数据准备 主要是划分目标域，源域，oot样本 ...

数据集 flower_photos 数据预处理 存储为 npy 文件 迁移学习-finetune 全部更新，训练慢，但是效果还行 部分更新，训练快，但是效果不行，当然你可以继续训练看看效果 ...

迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题，主要原因是在当前的机器学习中，样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验（对于模型就是模型本身及其训练好的权重值）带入到新的领域，从而不需要过多的样本数据，也能达到大批量数据所达成的效果，进一步节省了学习的计算量 ...

完全版见github：TransforLearning 零、迁移学习 将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中称为迁移学习。用神经网络的角度来表述，就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里，而不是从头开始，为每特定的个任务训练一个神经网络。 假设你已经有 ...

前言 一、专注话题 重点话题 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 这部分讲理论，下一篇讲实践。 其他资料 Convolutional neural ...

最近工作里需要用到tensorflow的pretrained-model去做retrain. 记录一下. 为什么可以用pretrained-model去做retrain 这个就要引出CNN的本质了.CNN的本质就是求出合适的卷积核,提取出合理的底层特征.进而为不同的特征赋以权重.从而表达图像 ...