版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 对数据量较少的深度学习，为了避免过拟合，可以对训练数据进行增强及添加Dropout层。 对训练数据进行变换增强： 训练模型添加Dropout层： 训练 ...

先划分数据集程序训练集中猫狗各12500张现在提取1000张做为训练集，500张作为测试集，500张作为验证集： ...

keras提供了多种ImageNet预训练模型，前面的文章都采用resnet50，这里改用Xception预训练模型进行迁移学习。 定义模型： 准备训练数据： 训练模型： 训练32轮后提前结束： 测试 ...

训练数据量的大小对深度学习结果有重要影响，前面（https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11070783.html）只随机抽取猫狗图片各1000、500、200分别作为训练、验证、测试集，即使采用了数据增强，精度只达到83%。 采用kaggle 猫狗数据集全部 ...

前面用一个简单的4层卷积网络，以猫狗共25000张图片作为训练数据，经过100 epochs的训练，最终得到的准确度为90%。 深度学习中有一种重要的学习方法是迁移学习，可以在现有训练好的模型基础上针对具体的问题进行学习训练，简化学习过程。 这里以imagenet的resnet50模型进行迁移 ...

版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com 加载https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11068529.html训练得到的74%精度的模型，预测图片。 ...

在https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11780161.html中直接在resnet网络的卷积层后添加一层分类层，得到一个最简单的迁移学习模型，得到的结果为95.3%。 这里对最后的分类网络做些优化：用GlobalAveragePooling2D替换 ...

在上一篇的基础上，对数据调用keras图片预处理函数preprocess_input做归一化预处理，进行训练。 导入preprocess_input： 数据生成添加preprocessing_function=preprocess_input 训练25epoch ...