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：猫狗大战：利用ResNet迁移学习进行图像识别
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ResNet 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 训练验证结果如下： 测试结果如下： 一开始采用的VGG 进行训练，冻结FC层之前参数，将优化器由SGD改为Adam， 个epoch下测试结果得分 . 。多个epoch跑下来， ...
2020-07-25 15:55 1 759 推荐指数：
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