原文:預訓練模型遷移學習

如何快速簡便地解決圖像分類問題呢 本文通過使用Keras及一個預訓練模型的實例,教你如何通過遷移學習來解決這個問題。 深度學習正在迅速成為人工智能應用開發的主要工具。在計算機視覺 自然語言處理和語音識別等領域都已有成功的案例。 深度學習擅長解決的一個問題是圖像分類。圖像分類的目標是根據一組合理的類別對指定的圖片進行分類。從深度學習的角度來看,圖像分類問題可以通過遷移學習的方法來解決。 本文介紹了如 ...

2019-04-16 09:19 0 1044 推薦指數:

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Keras貓狗大戰六:用resnet50訓練模型進行遷移學習,精度提高到95.3%

前面用一個簡單的4層卷積網絡,以貓狗共25000張圖片作為訓練數據,經過100 epochs的訓練,最終得到的准確度為90%。 深度學習中有一種重要的學習方法是遷移學習,可以在現有訓練好的模型基礎上針對具體的問題進行學習訓練,簡化學習過程。 這里以imagenet的resnet50模型進行遷移 ...

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此文轉載自:https://blog.csdn.net/qq_35128926/article/details/111399679 最近將huggingface的transformers(v4.0.1)庫中的GPT2模型源碼詳細學習了一遍,因此將學習過程中 ...

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訓練模型(三)-----Bert

1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...

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