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 ...
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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 ...
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 ...
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 ...
预备知识 自己搭建cnn模型训练mnist(不使用迁移学习) https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/109565625 pytorch官方的迁移学习教程(蚂蚁、蜜蜂分类) https ...
ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks ...
ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一、ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库 ...
介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到 ...