第四次軟工作業:使用VGG模型進行貓狗大戰 學術界當下使用最廣泛的大規模圖像數據集為ImageNet,它有超過1,000萬的圖像和1,000類的物體。但是通常而言我們使用的數據集的規模會小於ImageNet的規模。如果用較小的數據集來訓練適用於ImageNet的復雜模型很可能會導致過擬合。解決 ...
貓狗大戰 將建一個模型來完成 Kaggle 中的貓狗大戰競賽題目。在這個比賽中,有 張標記好的貓和狗的圖片用做訓練,有 張圖片用做測試。 檢查是否有gpu .下載數據 下載數據並解壓到工作目錄 Jeremy Howard 提供了數據的下載,鏈接為:http: files.fast.ai data dogscats.zip 在他整理的數據集中,貓和狗的圖片放在單獨的文件夾中, 同時還提供了一個Val ...
2021-10-21 14:14 0 133 推薦指數:
第四次軟工作業:使用VGG模型進行貓狗大戰 學術界當下使用最廣泛的大規模圖像數據集為ImageNet,它有超過1,000萬的圖像和1,000類的物體。但是通常而言我們使用的數據集的規模會小於ImageNet的規模。如果用較小的數據集來訓練適用於ImageNet的復雜模型很可能會導致過擬合。解決 ...
先划分數據集程序訓練集中貓狗各12500張現在提取1000張做為訓練集,500張作為測試集,500張作為驗證集: ...
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實戰 遷移學習 VGG19、ResNet50、InceptionV3 實踐 貓狗大戰 問題 參考博客:::https://blog.csdn.net/pengdali/article/details ...
測試 ...
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 ...
一、讀取數據,將數據轉化為TFrecord格式 一、從TFrecord文件讀取數據,微調並訓練Vgg模型 ...