Keras猫狗大战六：用resnet50预训练模型进行迁移学习，精度提高到95.3%
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 ...
原文：Keras猫狗大战五：采用全部数据集训练，精度提高到90%
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 .html 只随机抽取猫狗图片各 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 。 采用kaggle 猫狗数据集全部 张进行训练学习，随机选取猫狗图片各 分别作为训练 验证 测试集，进行训练。 训练 次迭代： 用测试集对模型进行测试： ...
2019-10-30 23:21 0 644 推荐指数：
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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 ...
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数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中 ...
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