Day042 Transfer Learning with Keras

Transfer Learning with Keras

今天介绍两种方法的Keras实现，一种是直接将预训练好的模型当做特征提取器，只重新训练最上面的全连接层；另一种是重新训练CNN模型的一部分，以及全连接层，这个方法被称作 。

第一种Transfer Learning

导入预训练模型:

由于 ,我们没有导入最后的两层全连接层，只导入了卷积层。值得注意的是，最后一层输出是7×7×512 。

建立自己的模型：

我们建立了一个简单的正向传播网络，softmax输出3种分类。

训练模型：

第二种Fine-Tuning

导入预训练模型：

冻结需要的层：

建立新模型：

训练模型：

两者的主要区别在于是否控制冻结范围。

今天主要讲迁移学习，所以具体导入数据和分析结果的代码我就没贴上来了，有需要可以查看参考链接：https://www.learnopencv.com/keras-tutorial-transfer-learning-using-pre-trained-models/https://www.learnopencv.com/keras-tutorial-fine-tuning-using-pre-trained-models/