版權聲明：本文為博主原創文章，歡迎轉載，並請注明出處。聯系方式：460356155@qq.com 一、加載模型，預測測試集 ...

先划分數據集程序訓練集中貓狗各12500張現在提取1000張做為訓練集，500張作為測試集，500張作為驗證集： ...

貓狗大戰 將建一個模型來完成 Kaggle 中的貓狗大戰競賽題目。在這個比賽中，有25000張標記好的貓和狗的圖片用做訓練，有12500張圖片用做測試。 檢查是否有gpu 1.下載數據 下載數據並解壓到工作目錄 Jeremy Howard 提供了數據的下載，鏈接為：http ...

在上一篇的基礎上，對數據調用keras圖片預處理函數preprocess_input做歸一化預處理，進行訓練。 導入preprocess_input： 數據生成添加preprocessing_function=preprocess_input 訓練25epoch ...

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 ...

第四次軟工作業：使用VGG模型進行貓狗大戰 學術界當下使用最廣泛的大規模圖像數據集為ImageNet，它有超過1,000萬的圖像和1,000類的物體。但是通常而言我們使用的數據集的規模會小於ImageNet的規模。如果用較小的數據集來訓練適用於ImageNet的復雜模型很可能會導致過擬合。解決 ...

在https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11780161.html中直接在resnet網絡的卷積層后添加一層分類層，得到一個最簡單的遷移學習模型，得到的結果為95.3%。 這里對最后的分類網絡做些優化：用GlobalAveragePooling2D替換 ...

版權聲明：本文為博主原創文章，歡迎轉載，並請注明出處。聯系方式：460356155@qq.com 一、下載數據集 百度搜索“kaggle 貓狗數據集”，可找到網盤共享的貓狗數據集，有815M。 二、准備數據集 整個數據集有25000張圖，貓狗各12500，從中選取1000、500、200 ...