原文:[python] 機器學習 卷積神經網絡 用遷移學習實現人臉識別

項目簡介: 目標:識別全班 個人的人臉。 實現途徑:卷積神經網絡 用全班采集的照片訓練直接訓練自己的模型 圖片格式 ,每人 張, 張加入訓練集, 張validation, 張test 調用keras.application中的base model xception inception resnet VGG VGG 做特征提取,更換我們自己的全鏈接層。 把basemodel的頂層的卷積層和池化層放開 ...

2019-07-11 12:53 0 796 推薦指數:

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機器學習與Tensorflow(4)——卷積神經網絡與tensorflow實現

1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層(convolutional layer)、下采樣層(downsampling layer)、全連接層(fully—connected layer)和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層(pooling ...

Thu Dec 27 19:12:00 CST 2018 3 544
基於卷積神經網絡的面部表情識別(Pytorch實現)----台大李宏毅機器學習作業3(HW3)

一、項目說明   給定數據集train.csv,要求使用卷積神經網絡CNN,根據每個樣本的面部圖片判斷出其表情。在本項目中,表情共分7類,分別為:(0)生氣,(1)厭惡,(2)恐懼,(3)高興,(4)難過,(5)驚訝和(6)中立(即面無表情,無法歸為前六類)。所以,本項目實質上是一個7分類問題 ...

Fri May 24 19:08:00 CST 2019 16 10044
機器學習(4):BP神經網絡原理及其python實現

BP神經網絡是深度學習的重要基礎,它是深度學習的重要前行算法之一,因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來,我們對原理和實現展開討論。 1.原理    有空再慢慢補上,請先參考老外一篇不錯的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...

Wed Jul 05 05:11:00 CST 2017 0 1630
機器學習神經網絡python實現

神經網絡機器學習中有很大的應用,甚至涉及到方方面面。本文主要是簡單介紹一下神經網絡的基本理論概念和推算。同時也會介紹一下神經網絡在數據分類方面的應用。 首先,當我們建立一個回歸和分類模型的時候,無論是用最小二乘法(OLS)還是最大似然值(MLE)都用來使得殘差達到最小。因此我們在建立模型 ...

Sat Oct 13 22:21:00 CST 2018 1 8482
機器學習|輕量級卷積神經網絡——MobileNet

谷歌論文題目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他參考: CNN模型之MobileNet Mobilenet網絡的理解 輕量化網絡 ...

Thu Dec 13 00:04:00 CST 2018 0 2025
機器學習卷積神經網絡作業

本來這門課程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 作業是用卷積神經網絡做半監督學習,這個還沒完全解決,於是先從基礎的開始,用keras 實現cifar10。 以下是代碼 以下是正確率和損失曲線 ...

Fri Nov 18 17:25:00 CST 2016 0 10840
 
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