Keras貓狗大戰六：用resnet50預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 ...
原文：Keras貓狗大戰五：采用全部數據集訓練，精度提高到90%
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 .html 只隨機抽取貓狗圖片各 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 。 采用kaggle 貓狗數據集全部 張進行訓練學習，隨機選取貓狗圖片各 分別作為訓練 驗證 測試集，進行訓練。 訓練 次迭代： 用測試集對模型進行測試： ...
2019-10-30 23:21 0 644 推薦指數：
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數據集下載地址： 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取碼：2xq4 貓狗數據集的分為訓練集25000張，在訓練集中貓和狗的圖像是混在一起的，pytorch讀取數據集有兩種方式，第一種方式是將不同類別的圖片放於其對應的類文件夾中 ...
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