前面用一个简单的 层卷积网络，以猫狗共 张图片作为训练数据，经过 epochs的训练，最终得到的准确度为 。 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resnet 模型进行迁移学习训练猫狗分类模型。 定义数据目录 定义网络： 训练： 训练过程： 训练曲线： 可以看到在第 轮的时候，就得到最佳模型。 测 ...
2019-11-05 22:16 0 3487 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
实战 迁移学习 VGG19、ResNet50、InceptionV3 实践 猫狗大战 问题 参考博客:::https://blog.csdn.net/pengdali/article/details ...
图像分类识别中，可以根据热力图来观察模型根据图片的哪部分决定图片属于一个分类。 以前面的Resnet50模型为例：https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11964301.html 输出模型结构为： 识别图片，得到热力图： 其中： ...
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 ...
本文将介绍： 使用keras实现resnet50模型 实现迁移学习-finetune 一，下载kaggle-10monkey数据 下载dataset到本地目录intput中 二，使用keras中ImageDataGenerator读取数据、数据增强 1，使用 ...
