加载预训练模型,通常使用keras.applications模块中的预训练模型,如VGG16、ResNet等。 移除模型的顶层(全连接层),并冻结预训练模型的所有层,保持它们的权重不变。 添加一个新的全连接层作为模型的顶层,用于新的数据集的分类任务。 编译模型,并在新的数据集上进行训练(微调)。在微调过程中,可以选择解冻部分预训练模...
Keras是一个高级神经网络库,能够作为一种简单好用的抽象层,接入到数值计算库TensorFlow中。另外,它可以通过其keras.applications模块获取在ILSVRC竞赛中获胜的多个卷积网络模型,如由Microsoft Research开发的ResNet50网络和由Google Research开发的InceptionV3网络,这一切都是免费和开源的。具体安装参照以下说明进行操作: Keras...
这就是我的Keras分组卷积实现,分组卷积的输入输出shape与普通卷积一毛一样,从外表看不出什么不同,只有通过get_weights方法才能看到里面卷积核的深度是不一样的。 有了分组卷积,我们来实现一个unit的主路,根据stage的不同,unit的卷积核数目不一样,所以要把它当作一个参数传进来。 defunit(base_name,num_filters,...
applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) 复制 ResNet ResNet是由微软研究人员开发的一种深度卷积神经网络,也被称为残差网络。ResNet通过在不同深度处引入残差连接,允许网络更容易地学习超深度架构。可以在Keras中使用ResNet。 from keras....
重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后,我们重新定位学习到的知识,包括层、特征、权重和偏差。...然而,深度学习库已经托管了许多这些预先训练过的模型,这使得它们更容易访问: TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练的模型...它通常会有所有...
这就是我的Keras分组卷积实现,分组卷积的输入输出shape与普通卷积一毛一样,从外表看不出什么不同,只有通过get_weights方法才能看到里面卷积核的深度是不一样的。 有了分组卷积,我们来实现一个unit的主路,根据stage的不同,unit的卷积核数目不一样,所以要把它当作一个参数传进来。