model.add(layers.Dense(10,activation='softmax')) 因为前面分析我们知道了先前的模型存在过拟合的问题,所以我们增加了Dropout的值,并且减少了第三层的filter数目,从128减小至64,减少模型参数也有利于防止过拟合。 #对图片进行旋转操作,得到新图片加在原来图片数据集中得到更大的训练集(之后人为还需要做个预处理) ...
VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构,错误率大幅下降,并取得了ILSVRC 2014比赛分类项目的第2名和定位项目的第1名。同时VGGNet的拓展性很强,迁移到其他图片数据上的泛化性非常好。VGGNet的结构非常简洁,整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸(33)和最大池化尺寸(22)。到目前为止,VGGNet依然经常被用来提取图...