迁移学习：keras + vgg16 + cifar10 实现图像识别
框架：keras 数据集：CIFAR10 模型：vgg16 注：vgg16模型的输入图像尺寸至少为 48*48 思路：去掉vgg16的顶层，保留其余的网络结构与训练好的权重。然后添加模型结构，进而训练CIFAR10。 1.模型结构 2.具体代码以及注释 ①训练代码 #-*- coding: utf-8 -*-
#迁移学习，vgg16+cifar10
from keras.applications.
相关文章
- 1. VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目
- 2. 经过迁移学习实现OCT图像识别
- 3. keras-迁移学习(fine-tuning)
- 4. keras图像风格迁移
- 5. 【深度学习图像识别课程】keras实现CNN系列：（4）MLP/CNN实现CIFAR-10图像分类
- 6. 「深度学习实战」基于Keras的cifar10图像识别模型训练及预测
- 7. 学习迁移架构用于Scalable图像的识别
- 8. 迁移学习与图像分类
- 9. 迁移学习
- 10. 【深度学习图像识别课程】tensorflow迁移学习系列：VGG16花朵分类
- 更多相关文章...
- • PHP 图像处理 - PHP参考手册
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
