Keras貓狗大戰七：resnet50預訓練模型遷移學習優化，動態調整學習率，精度提高到96.2%
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 ...
原文：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 層卷積網絡，以貓狗共 張圖片作為訓練數據，經過 epochs的訓練，最終得到的准確度為 。 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resnet 模型進行遷移學習訓練貓狗分類模型。 定義數據目錄 定義網絡： 訓練： 訓練過程： 訓練曲線： 可以看到在第 輪的時候，就得到最佳模型。 測 ...
2019-11-05 22:16 0 3487 推薦指數：
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