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 .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 . 。 這里對最后的分類網絡做些優化：用GlobalAveragePooling D替換Flatten 增加一個密集連接層 同時添加BN Activation Dropout ： 另外采用動態學習率，並且打印顯示出學習率 ...
2019-11-30 22:28 0 1232 推薦指數：
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