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迁移学习之快速搭建【卷积神经网络】

预先训练好的神经网络,通常称为“预训练模型”,它在大型数据集上进行训练,取得业界认可的效果,开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...、导入数据集 使用谷歌开源的数据集,包含几千张猫和狗图像;然后把数据集分为训练集、验证集、测试集。...,属于小数据集,在模型训练容易产生过拟合的;于是使用数据增强,对训练图像进行随机旋转和水平翻转,使得训练样本多样性。...3.1)特征提取——MobileNet V2 特征提取使用谷歌开发的MobileNet V2 模型,它是再ImageNet 数据集上预先训练的,该数据集由 140 万张图像和 1000 个类组成。...评估模型 使用预训练模型MobileNet V2 作为图像特征提取器,结合我们自定义分类层,看看训练集和验证集的准确性/损失的学习曲线。

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图像数据不足,你可以试试数据扩充

具体到图像分类任务中,在保持图像类别不变的前提下,可以对训练集中的每幅图像进行一下变换: 一定程度内的随机旋转、平移、缩放、裁剪、填充、左右翻转等,这些变换对应着同一个目标在不同角度的观察结果。...对图像中的像素添加噪声扰动,比如椒盐噪声、高斯白噪声等。 颜色变换。 改变图像的亮度、清晰度、对比度、锐度等。...keras图像扩充API 与Keras的其他部分一样,图像增强API简单而强大。...datagen.fit(train) 数据生成器本身实际上是一个迭代器,在请求返回批量的图像样本。我们可以通过调用flow()函数来配置批量大小并获取批量图像。...X_batch, y_batch = datagen.flow(train, train, batch_size=32) 最后,我们可以使用数据生成器,必须调用fit_generator()函数并传入数据生成器和每个轮次的样本数以及要训练的轮次总数

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