Keras的預訓練模型地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 　　一個稍微講究一點的辦法是，利用在大規模數據集上預訓練好的網絡。這樣的網絡在多數的計算機視覺問題上都能取得不錯的特征，利用這樣的特征可以讓我們獲得 ...

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利用ImageNet下的預訓練權重采用遷移學習策略，能夠實現模型快速訓練，提高圖像分類性能。下面以vgg和resnet網絡模型為例，微調最后的分類層進行分類。 注意，微調只對分類層(也就是全連接層)的參數進行更新，前面的參數需要被凍結。 （1）微調VGG模型進行圖像分類（以vgg16為例 ...

本文記錄使用BERT預訓練模型，修改最頂層softmax層，微調幾個epoch，進行文本分類任務。 BERT源碼 首先BERT源碼來自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert 注意，這是tensorflow 1.x ...

和深度學習進行多標簽分類。 今天我們將討論一種稱為多輸出分類的更先進的技術。 那么，兩者 ...

  今天晚上，筆者接到客戶的一個需要，那就是：對多分類結果的每個類別進行指標評價，也就是需要輸出每個類型的精確率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。   對於這個需求，我們可以用sklearn來解決，方法並沒有難，筆者在此僅做記錄，供自己以后以及讀者參考 ...

keras中含有多個網絡的預訓練模型，可以很方便的拿來進行使用。 安裝及使用主要參考官方教程：https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官網上 ...

應用，文檔中的例子如下 利用ResNet50網絡進行ImageNet分類 如果是自己 ...