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：貓狗大戰：利用ResNet遷移學習進行圖像識別
掛載Google Drive，避免數據集重復下載 導入包 設置GPU 設定隨機種子 下載數據集，並將數據及分類 載入數據集，並對數據進行處理 載入ResNet 並修改模型全連接層 部分參數 模型訓練 模型測試並輸出csv文件 訓練驗證結果如下： 測試結果如下： 一開始采用的VGG 進行訓練，凍結FC層之前參數，將優化器由SGD改為Adam， 個epoch下測試結果得分 . 。多個epoch跑下來， ...
2020-07-25 15:55 1 759 推薦指數：
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