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 ...

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： ...

訓練數據量的大小對深度學習結果有重要影響，前面（https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11070783.html）只隨機抽取貓狗圖片各1000、500、200分別作為訓練、驗證、測試集，即使采用了數據增強，精度只達到83%。 采用kaggle 貓狗數據集全部 ...

keras提供了多種ImageNet預訓練模型，前面的文章都采用resnet50，這里改用Xception預訓練模型進行遷移學習。 定義模型： 准備訓練數據： 訓練模型： 訓練32輪后提前結束： 測試 ...

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 ...

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 加載https://www.cnblogs.com/zhengbiqing/p/11068529.html訓練得到的74%精度的模型，預測圖片。 ...

Flatten、增加一個密集連接層（同時添加BN、Activation、Dropout）： ...

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 ...