2.1 导入 Keras 模型和层 从上文打印出来的模型架构，可以看到，VGG16 用到了卷积层(Conv2D), 最大池化层(MaxPooling2D), 扁平层(Flatten), 全联接层(Dense...VGG16 包含了 13 个卷积层，3个全连接层(最后1个是输出层)，一共16个有参数的层，这也是 VGG16 中 16 的含义。...当然还有 5 个最大池化层和 1 个扁平层，而这些层是没有参数或者权重的，因此，VGG 不把这些层计入总层数。...模型架构，依葫芦画瓢，设计出模型各层参数及层间衔接关系后，就可以使用 Model(inputs, outputs)，指定 inputs 和 outputs 参数创建自己的 VGG16 模型。...事实上，我们刚才只是创建了一个和 VGG16 架构一样的模型，但是它还未经过训练，模型的权重还是随机初始化的，而加载的 VGG16 已经加载了 ImageNet 数据集上预训练的权重。
下面是如何使用脚本微调 VGG16 和 Inception-V3 模型的详细演练。...VGG16 微调 VGG16 是牛津大学视觉几何组（VGG）在 2014 年 ILVRC（ImageNet）竞赛中使用的 16 层卷积神经网络。...该模型在验证集上达到了 7.5% 的前 5 错误率，这使得他们在竞赛中获得了第二名。 VGG16 模型示意图： ? 可以在 vgg16.py 中找到用于微调 VGG16 的脚本。...vgg_std16_model 函数的第一部分是 VGG 模型的结构。定义全连接层之后，我们通过下面一行将 ImageNet 预训练权重加载到模型中： ?...为了进行微调，我们截断了原始的 softmax 层，并使用下面一段我们自己的代码替换： ? 最后一行的 num_class 变量代表我们分类任务中的类别标签的数量。
特征提取和微调网络 对照一下上一篇文章中的特征提取，我们以直观的图形来展现它们之间的不同： 如果我们在VGG16预训练模型上进行特征提取，其结构如下图所示： ?...对比原模型结构，从最后一个卷积池化层直接输出，即特征提取。而微调网络则如下图所示： ? 通常情况下，新替换的全连接层参数要比原来的全连接层参数要少，因为我们是在比较小的数据集上进行训练。...__name__)) VGG16的模型结构如下： ? 可以看到第20 ~ 22层为全连接层，这也是微调网络要替换的层。...网络“换头术” 首先，我们定义一组全连接层：INPUT => FC => RELU => DO => FC => SOFTMAX。相比VGG16中的全连接层，这个更加简单，参数更少。...小结 网络微调是一项非常强大的技术，我们无需从头开始训练整个网络。相反，我们可以利用预先存在的网络架构，例如在ImageNet数据集上训练的最先进模型，该模型由丰富的过滤器组成。
虽然 VGG16 是一个比较旧的模 型，性能远比不了当前最先进的模型，而且还比许多新模型更为复杂，但我之所以选择它，是因为它的架构与你已经熟悉的架构很相似，因此无须引入新概念就可以很好地理解。...注意，某个卷积层提取的表示的通用性（以及可复用性）取决于该层在模型中的深度。...我们来实践一下，使用在 ImageNet 上训练的 VGG16 网络的卷积基从 猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器。VGG16 等模型内置于 Keras 中。...之所以叫作微调，是因为它只是略微调整了所复用模型中更加抽象的表示，以便让这些表示与手头的问题更加相关。 前面说过，冻结 VGG16 的卷积基是为了能够在上面训练一个随机初始化的分类器。...即使从平均损失中无法看出，但模型也仍然可能在改进。 现在，你可以在测试数据上最终评估这个模型。
从预先训练的模型中转移学习Keras是一个基于Python的深度学习库，已经为我们编译了多个训练好了的模型。在本练习中，我们将研究两种常见的预训练模型：VGG16和Resnet50。...我们将使用三种基本架构，以对预训练的模型进行微调。...评估预训练模型和自定义层的性能 为此，让我们尝试VGG16和Resnet50预先训练的模型，并在顶部添加方法2的架构，看看会发生什么。我们将在每种CNN架构的测试集上报告损失函数和准确性。...使用这种架构，我们发现测试集的准确度为81.7％，经过50次迭代后平均损失约为0.8。这与以前的体系结构大致相同。 回顾与展望 通过转移学习，我们在CNN架构上的准确度从5％提高到82％。...最重要的是，我们花费了很少的时间来构建CNN架构，并且使用的GPU功能也很少。 使用预先训练的模型大大的节省我们的时间。在此过程中，改进了识别狗狗的分类模型。但是，该模型仍然有过拟合的趋势。
一、前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型。...，不受位置的影响（池化后相当于把图片上的点平移了） 正如卷积神经网络一样，在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元，只对应一小块感受野的区域。...plt.show() 总结：在一个卷积层里面，不同的卷积核步长和维度都一样的，每个卷积核的channel是基于上一层的channel来的 三、CNN架构 原理： 典型的CNN架构堆列一些卷积层 1、一般一个卷积层后跟...ReLU层，然后是一个池化层，然后另一些个卷积层+ReLU层，然后另一个池化层，通过网络传递的图片越来越小，但是也越来越深，例如更多的特征图！...2、最后常规的前向反馈神经网络被添加，由一些全连接的层+ReLU层组成，最后是输出层预测，例如一个softmax层输出预测的类概率（真正分类是最后全连接层）。
Faster R-CNN 整体架构 从编程角度来说， Faster R-CNN 主要分为四部分（图中四个绿色框）： Dataset：数据，提供符合要求的数据格式（目前常用数据集是 VOC 和 COCO）...2.2 Extractor Extractor 使用的是预训练好的模型提取图片的特征。论文中主要使用的是 Caffe 的预训练模型 VGG16。...再做一遍 在 RPN 阶段分类是二分类，而 Fast RCNN 阶段是 21 分类 2.5 模型架构图 最后整体的模型架构图如下： ?...RoI 不是单纯的从 anchor 中选取一些出来作为候选框，它还会利用回归位置参数，微调 anchor 的形状和位置。...在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。
5、主要的结果三个主要结果支持了本文的贡献:最先进的地图VOC07, 2010年和2012年与R-CNN、SPPnet相比，训练和测试速度更快在VGG16中微调conv层可以改进mAP5.1、实验步骤我们的实验使用了三个预先训练的...第二个网络是VGG_CNN_M_1024，和S具有一样的深度，我们把这个网络模型称为M，意思是“中”。最终的网络是非常深入的VGG16模型。由于这个模型是最大的，我们称之为模型L。...如果在在压缩之后再一次进行fine-tune，进一步压缩模型也是可能的。?5.5、微调哪一层对SPPnet中比较浅的网络，仅仅微调全连接层对精度不是很好。我们假设这一结果不适用于非常深的网络。...为了验证微调conv层对VGG16是重要的，我们使用Fast R-CNN进行微调，但是冻结了13个conv层，这样只有完全连接的层才能学习。...在学习conv2 1上时，mAP的差异仅为+0.3个点。本文采用VGG16微调图层conv3_1和实现所有Fast R-CNN结果；所有与 模型S和实验M微调层conv2和以上。
Keras上最好的深度学习图像分类器 下面五个卷积神经网络模型已经在Keras库中，开箱即用： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 我们从ImageNet...这些模型通过迁移学习技术（特征提取,微调(fine-tuning)），对ImaegNet以外的数据集有很强的泛化能力。 VGG16 与 VGG19 ?...（左）初始残差模型（右）升级后的残差模型 需要注意的是，Keras库中的ResNet50（50个weight层）的实现是基于2015年前的论文。...SqueezeNet的“火”模型 SqueezeNet架构通过使用squeeze卷积层和扩展层（1x1和3X3卷积核混合而成）组成的fire moule获得了AlexNet级精度,且模型大小仅4.9MB...VGG16的第一个预测是“家庭影院”，这是一个合理的预测，因为top-5预测中还有一个“电视/监视器”。 从本文章的示例可以看出，在ImageNet数据集上预训练的模型能够识别各种常见的日常对象。
，最大的特点在于卷积的权值共享结构，能大幅较少神经网络的参数量，防止过拟合的同时降低了神经网络模型的复杂度； CNN 每个卷基层中对数据的操作： 图像通过多个不同卷积核的滤波，加以偏置，提取出局部特征，...池化层中的降采样：降低输出参数量，赋予轻度形变的容忍性，调高模型的泛化能力； LeNet5 的特性： 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化、非线性激活函数； 使用卷积提取空间特性； 降采样的平均池化层；...； 第六段：将第五段输出结果进行扁平化，连接一个隐含节点数为 4096 的全连接层，激活函数为 ReLU； R-CNN 检测系统三个模块： 生成类别无关区域提案； 从每个区域提取固定长度特征向量的大型...； 优点： 比 R-CNN 和 SPPnet 有更高的目标检测精度 mAP； 训练是使用多任务损失的但阶段训练； 训练可以更新所有网络层参数； 不需要磁盘空间缓存特征； 网络架构流程：输入图像和多个感兴趣区域...R-CNN 网络，提出一种训练方案：保持提案框固定，微调区域提案和微调目标检测之间交替进行； 组成模块： 提出区域提案的 CNN 网络； 使用区域提案的 Fast R-CNN 检测器； RPN 将一个任意大小的图像作为输入
(以及可复用性)取决于该层在模型中的深度。...模型中更靠近底部的层提取的是局部的、高度通用的特征图(比如视觉边缘、颜色和纹理)，而更靠近顶部的层提取的是更加抽象的概念(比如“猫耳朵”或“狗眼睛”)。...所以如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基 可以从 keras.applications 模块中导入一些内置的模型如 Xception...可见，此时没有出现明显的过拟合现象，在验证集上出现了更好的结果 此处应该可以使用数据增强的方式扩充我们的数据集，然后再通过第一种方法来训练分类器 模型微调 另一种广泛使用的模型复用方法是模型微调（fine-tuning...微调是指将其顶部的几层“解冻”，并将这解冻的几层和新增加的部分联合训练，此处的顶层指的是靠近分类器的一端 此时我们只是微调顶层的原因是 卷积基中更靠底部的层编码的是更加通用的可复用特征，而更靠顶部的层编码的是更专业化的特征
该研究使用VGG16和Inception两个流行的CNN架构来进行转移学习。...： VGG16 VGG16是一个16层的网络，它是第一个将网络深度拓展到16-19层的使用3*3卷积核的架构 Inception Inception架构是Google构建的深度学习架构的变体，...通过建立3D CNNs模型和多尺度3D CAE，从MR脑图像中提取各种特征。将模型学习到的特征与上部全连通层相结合，用于AD诊断中的图像分类。...CNN，并对上部2D卷积层进行微调，以组合用于图像分类的多模态特征 该方法能够很好地从高维成像数据中自动提取一般特征，并将多模态特征结合起来进行图像分类 架构图 ?...用softmax最高级输出层进行任务特定分类 对最后几层进行微调有两个优点 通过固定前几层，可以保留从每个模态中学习的知识以提取特定特征。通过微调最后几层，模型可以更好地适应全局分类任务。
使用VGG16网络架构，它是ImageNet的简单且广泛使用的convnet架构。 使用预训练网络有两种方法：特征提取和微调。 特征提取 特征提取包括使用先前网络学习的表示从新样本中提取有趣特征。...通过使用在ImageNet上训练的VGG16网络的卷积网络来实现这一点，从猫和狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征之上训练狗与猫的分类器。...Keras中可以直接获取VGG16模型，包含在keras.applications模块中。...模型微调Fine-tuning 另一种广泛使用的模型重用技术，对特征提取的补充，就是模型参数微调。...一个很好的策略是只微调卷积基础中的前两个或三个层。
深度学习一个比较好的原则是使用专家学习得到的预训练网络模型，这里面包括几个概念，特征提取、微调模型、卷积基、卷积块等内容。...VGG16架构，它是一种简单而又广泛使用的卷积神经网络架构。 使用预训练网络有两种方法：特征提取（feature extraction）和微调模型（fine-tuning）。...用于图像分类的卷积神经网络包含两部分：首先是一系列池化层和卷积层，最 后是一个密集连接分类器。第一部分叫作模型的卷积基（convolutional base）。...通过VGG16架构训练得到的验证精度达到了约90%，比上一节从头开始训练的小型模型效果要好得多。..., to_file='conv_base.png', show_shapes=True) #打印VGG16模型 print(conv_base.summary()) #1、在数据集上运行卷积基，将输出保存成硬盘中的
但我们并不是真的“训练”了那个模型，vgg16模型是已经被训练好的了，我们所做的只是“微调”了某一些参数，然后用model.fit()来预测了一遍training set和valid set，然后对比一下这个...首先vgg16模型已经能很好地识别图像中的所有物体特征，这就是模型里面卷积层conv layers所做的事，我们不需要去碰这些层。...，到后面就使用不了该函数； 4） 导入vgg模型，model = Vgg16()，告诉电脑这个模型是调用了vgg16的模型。...模型 from vgg16 import Vgg16 vgg = Vgg16() model = vgg.model 先获取训练集、验证集、测试集的batches以及data，储存在文件中，以备后续调用...微调fine-tuning，把最后一层替换成只有两个输出的Dense层。
机器之心报道 作者：Hecate He 来自微软、浙江大学等机构的研究者提出了一种 one-shot DNN 剪枝框架，无需微调即可从大型神经网络中得到轻量级架构，在保持模型高性能的同时还能显著降低所需算力...它可以让开发者无需微调就能从大型神经网络中得到轻量级架构。这种方法在保持模型高性能的同时显著降低了其所需的算力。...利用本文中提出的方法，研究者可以从头、同时训练和压缩完整模型，无需为了提高推理速度和减少参数而进行微调。...为了评估 OTO 在未经微调的 one-shot 训练和剪枝中的性能，研究者在 CNN 的基准压缩任务进行了实验，包括 CIFAR10 的 VGG16，CIFAR10 的 ResNet50 和 ImagetNet...表 1:CIFAR10 中的 VGG16 及 VGG16-BN 模型表现。
翻译 | 杨东旭 校对 | 孟凡 整理 | MY 在这篇文章中，我们将对实践中的微调做一个全面的概述，微调是深度学习中常用的方法。...我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...微调技术 以下是一些实现微调通用的指导原则： 1. 常用的做法是截断预训练网络的最后一层（softmax 层），并将其替换为与我们自己的问题相关的新 softmax 层。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
全连接层通常是整个网络参数量最为密集的部分，例如 VGG16 网络中超过 80% 的参数都来自于最后三个全连接层。资源严重受限的移动端小型设备会对模型文件的大小较为敏感。...目前深度学习模型的主流计算平台是 GPU，从 Volta 架构开始，GPU 配备了专门用于快速矩阵乘法运算的硬件计算单元 Tensor Core，可以显著提升深度学习模型的吞吐量。...图2：对 VGG16 模型每个卷积层的所有卷积核按照 L1Norm 进行排序后的取值分布情况。横轴为归一化后的卷积核索引，纵轴为归一化后的卷积核权重的 L1Norm 取值。...但是如果我们从裁剪的依据上来看，两者是完全不同的。 Filter Pruning 仅关注权重的取值，不需要数据驱动。...为了强制使 BN 的 gamma 取值尽可能稀疏，我们可以在 Loss 中添加 gamma 的 L1 Norm 作为惩罚项，修改 BN 层的反向传播过程，其他部分正常训练即可。
重点如下： 微调 导出模型并对图片分类 一、微调 原理 对于新手来说，在自己的数据集上训练一个模型时，最简单的方法是在ImageNet的模型上进行微调。什么是微调呢？...以VGG16为例，它的结构为5部分卷积层共13层（conv1 ~ conv5）和3层的全连接层（fc6 ~ fc8），一共16层，因此被称为VGG16。...如果将VGG16的结构用于一个新的数据集，就要去掉最后一层的全连接层，因为最后一层全连接层的输入是前一层的特征，输出的是1000类的概率，正好对应了ImageNet中的1000个类别，但是在这里，我们的类别只有...训练范围 在载入参数后，我们可以指定训练层数范围，训练层数可选范围如下： 只训练fc8这一层，保持其他层的参数不变，将VGG16作为一个特征提取器，用fc7层提起的特征做Softmax分类，这样做有利提高训练速度...现在做如下操作： 在 train_dir 中建立两个文件夹，分别存放只微调fc8和微调整个网络的模型。
p=6714 必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况，如果您在专业环境中进行计算机视觉，则在实践中可能会遇到这种情况。“少数”样本可以表示从几百到几万个图像的任何地方。...原因是卷积基础学习的表示可能更通用，因此更具可重用性 。 注意，由特定卷积层提取的表示的一般性（以及因此可重用性）的级别取决于模型中的层的深度。...让我们通过使用在ImageNet上训练的VGG16网络的卷积基础来实现这一点，从猫和狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征之上训练狗与猫的分类器。 让我们实例化VGG16模型。...conv_base通过在顶部添加密集层来扩展您的模型（） 。 在这篇文章中，我们将详细介绍第二种技术 。请注意， 只有在您可以访问GPU时才应该尝试 。...微调 另一种广泛使用的模型重用技术，是对特征提取的补充，是微调 ，微调网络的步骤如下： 在已经训练过的基础网络上添加自定义网络。 冻结基础网络。 训练你添加的部分。 解冻基础网络中的某些层。
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