kaggle競賽的inception模型已經能夠提取圖像很好的特征，后續訓練出一個針對當前圖片數據的全連接層，進行花的識別和分類。這里見書即可，不再贅述。 書中使用google參加Kaggle競賽的inception模型重新訓練一個全連接神經網絡，對五種花進行識別，我姑且命名為模型 ...

數據集 flower_photos 數據預處理 存儲為 npy 文件 遷移學習-finetune 全部更新，訓練慢，但是效果還行 部分更新，訓練快，但是效果不行，當然你可以繼續訓練看看效果 ...

遷移學習基本概念 遷移學習是這兩年比較火的一個話題，主要原因是在當前的機器學習中，樣本數據的獲取是成本最高的一塊。而遷移學習可以有效的把原有的學習經驗（對於模型就是模型本身及其訓練好的權重值）帶入到新的領域，從而不需要過多的樣本數據，也能達到大批量數據所達成的效果，進一步節省了學習的計算量 ...

完全版見github：TransforLearning 零、遷移學習 將一個領域的已經成熟的知識應用到其他的場景中稱為遷移學習。用神經網絡的角度來表述，就是一層層網絡中每個節點的權重從一個訓練好的網絡遷移到一個全新的網絡里，而不是從頭開始，為每特定的個任務訓練一個神經網絡。 假設你已經有 ...

使用官方的retrain.py文件，默認地址下載不了模型，並且在將下載好的本地模型載入也會出錯，下面是另外一個版本的retrain.py文件，可以使用。 github源碼：retrain.py W ...

筆者這幾天在跟着莫煩學習TensorFlow，正好到遷移學習（至於什么是遷移學習，看這篇），莫煩老師做的是預測貓和老虎尺寸大小的學習。作為一個有為的學生，筆者當然不能再預測貓啊狗啊的大小啦，正好之前正好有做過貓狗大戰數據集的圖像分類，做好的數據都還在，二話不說，開擼 ...

Deep Transfer Learning for Cross-domain Activity Recognition 跨領域活動識別的深度遷移學習 Abstract 選擇合適的領域進行遷移學習有助於提高遷移的准確率，本文提出了一種無監督源領域選擇算法Unsupervised Source ...

下載數據集 下載地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 下載的訓練集中有2.5W張貓貓狗狗的圖片，我這里只用訓練測試集壓縮包就行了，驗證集和測試 ...