《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---5.3-1、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VGG16 網絡的卷積基從 貓狗圖像 ...
原文：《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 . 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 ，比上一節從頭開始訓練的小型模型效果要好得多。但從圖 中也可以看出，雖然 dropout 比率相當大，但模型幾乎從一開始就過擬合。這是因為本方法沒有 使用數據增強，而數據增強 ...
2020-10-11 17:20 0 475 推薦指數：
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