view retrain using py #英語能力有限，哈哈，原文鏈接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining ...

參考 https://hackernoon.com/creating-insanely-fast-image-classifiers-with-mobilenet-in-tensorflow-f030ce0a2991 https://github.com/tensorflow ...

本章節主要說的遷移學習的事情，遷移學習簡單來說：舉個例子，新產品上線，建模使用其他產品和少量新產品的數據建模，不碼字，具體百度吧。 全部代碼： View Code 感覺遷移學習，很多公司不采用，比較難辦 一、數據准備 主要是划分目標域，源域，oot樣本 ...

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 ...

前言 一、專注話題 重點話題 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 這部分講理論，下一篇講實踐。 其他資料 Convolutional neural ...

最近工作里需要用到tensorflow的pretrained-model去做retrain. 記錄一下. 為什么可以用pretrained-model去做retrain 這個就要引出CNN的本質了.CNN的本質就是求出合適的卷積核,提取出合理的底層特征.進而為不同的特征賦以權重.從而表達圖像 ...