《python深度学习》笔记---5.3-2、猫狗分类（使用预训练网络-实战）
《python深度学习》笔记---5.3-2、猫狗分类（使用预训练网络-实战） 一、总结 一句话总结： 【卷积就是特征提取】：从预训练网络训练猫狗分类，可以更加方便的理解卷积层就是特征提取 【使用预训练网络效果非常好】：我们的验证精度达到了约90%，比上一节从头开始训练的小型模型效果要好 ...
原文：《python深度学习》笔记---5.3-1、猫狗分类（使用预训练网络）
python深度学习 笔记 . 猫狗分类 使用预训练网络 一 总结 一句话总结： 小型图像数据集 ：想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。 用卷积层提取的特征 ：使用在ImageNet 上训练的VGG 网络的卷积基从 猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器。 预训练网络 pretrained network 预训练网络是保存好的网络 ...
2020-10-11 00:56 0 418 推荐指数：
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