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猫狗大战七：resnet50预训练模型迁移学习优化，动态调整学习率，精度提高到96.2%
在https: www.cnblogs.com zhengbiqing p .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 . 。 这里对最后的分类网络做些优化：用GlobalAveragePooling D替换Flatten 增加一个密集连接层 同时添加BN Activation Dropout ： 另外采用动态学习率，并且打印显示出学习率 ...
2019-11-30 22:28 0 1232 推荐指数：
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