《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---5.3-1、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VGG16 网络的卷积基从 猫狗图像 ...
原文：《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 . 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 ，比上一节从头开始训练的小型模型效果要好得多。但从图 中也可以看出，虽然 dropout 比率相当大，但模型几乎从一开始就过拟合。这是因为本方法没有 使用数据增强，而数据增强 ...
2020-10-11 17:20 0 475 推荐指数：
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