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貓狗大戰八：resnet50預訓練模型遷移學習，圖片先做歸一化預處理，精度提高到97.5%
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 epoch，學習率從 e 下降到 e ： 測試結果為 . ，較前面提高了 . ： ...
2019-12-07 22:10 0 719 推薦指數：
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