《python深度學習》筆記---5.3-2、貓狗分類（使用預訓練網絡-實戰）
《python深度學習》筆記---5.3-2、貓狗分類（使用預訓練網絡-實戰） 一、總結 一句話總結： 【卷積就是特征提取】：從預訓練網絡訓練貓狗分類，可以更加方便的理解卷積層就是特征提取 【使用預訓練網絡效果非常好】：我們的驗證精度達到了約90%，比上一節從頭開始訓練的小型模型效果要好 ...
原文：《python深度學習》筆記---5.3-1、貓狗分類（使用預訓練網絡）
python深度學習 筆記 . 貓狗分類 使用預訓練網絡 一 總結 一句話總結： 小型圖像數據集 ：想要將深度學習應用於小型圖像數據集，一種常用且非常高效的方法是使用預訓練網絡。 用卷積層提取的特征 ：使用在ImageNet 上訓練的VGG 網絡的卷積基從 貓狗圖像中提取有趣的特征，然后在這些特征上訓練一個貓狗分類器。 預訓練網絡 pretrained network 預訓練網絡是保存好的網絡 ...
2020-10-11 00:56 0 418 推薦指數：
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數據集及源碼獲取鏈接： 鏈接：https://pan.baidu.com/s/13UGowU3SRLn2EDwFLJBU_Q 提取碼：690o 1.將VGG16卷積基實例化 不使用數據增強 2.使用預訓練的卷積基提取特征 3.定義並訓練密集鏈接分類 ...