pytorch实战 猫狗大战Kaggle 迁移学习ResNet50模型微调
pytorch实战 猫狗大战Kaggle 迁移学习ResNet50模型微调 猫狗大战数据集 这是kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集，训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签，测试集则是12500张未标签图片，数据下载地址https://www.kaggle.com/c ...
原文：实战 迁移学习 VGG19、ResNet50、InceptionV3 实践 猫狗大战 问题
实战 迁移学习 VGG ResNet InceptionV 实践 猫狗大战 问题 参考博客:::https: blog.csdn.net pengdali article details 年 月 日 : : pengdali阅读数 一 实践流程 数据预处理 主要是对训练数据进行随机偏移 转动等变换图像处理，这样可以尽可能让训练数据多样化 另外处理数据方式采用分批无序读取的形式，避免了数据按目录排 ...
2019-07-23 14:51 0 381 推荐指数：
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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 ...
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，学习率从1e-3下降到4e-5： 测试结果为97.5%，较前面提高了1.3%： ...
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挂载Google Drive，避免数据集重复下载 导入包、设置GPU、设定随机种子 下载数据集，并将数据及分类 载入数据集，并对数据进行处理 载入ResNet152并修改模型全连接层 部分参数 模型训练 模型测试并输出csv文件 训练验证结果如 ...
使用VGG模型进行猫狗大战
猫狗大战 将建一个模型来完成 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中，有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练，有12500张图片用做测试。 检查是否有gpu 1.下载数据 下载数据并解压到工作目录 Jeremy Howard 提供了数据的下载，链接为：http ...