原文:使用VGG模型做Fine Tune进行猫狗大战

第四次软工作业:使用VGG模型进行猫狗大战 学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集为ImageNet,它有超过 , 万的图像和 , 类的物体。但是通常而言我们使用的数据集的规模会小于ImageNet的规模。如果用较小的数据集来训练适用于ImageNet的复杂模型很可能会导致过拟合。解决的方法主要有两种,一种是扩大使用的数据集的规模,但是这无疑会增大开销 另一种方式就是应用迁移学习,将从源数据集学到 ...

2021-10-22 11:16 0 115 推荐指数:

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使用VGG模型进行大战

大战 将建一个模型来完成 Kaggle 中的大战竞赛题目。在这个比赛中,有25000张标记好的的图片用做训练,有12500张图片用做测试。 检查是否有gpu 1.下载数据 下载数据并解压到工作目录 Jeremy Howard 提供了数据的下载,链接为:http ...

Thu Oct 21 22:14:00 CST 2021 0 133
caffe简易上手指南(三)—— 使用模型进行fine tune

之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune。 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中。 fine ...

Sun May 08 07:24:00 CST 2016 3 36157
keras大战

先划分数据集程序训练集中各12500张现在提取1000张做为训练集,500张作为测试集,500张作为验证集: ...

Fri Feb 22 00:16:00 CST 2019 0 538
Keras大战二:加载模型预测单张图片

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处。联系方式:460356155@qq.com 加载https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11068529.html训练得到的74%精度的模型,预测图片。 ...

Sun Jun 23 00:38:00 CST 2019 0 996
Keras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 ...

Wed Nov 06 06:16:00 CST 2019 0 3487
 
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