文件名称:
Transfer-Learning-Tutorial-源码
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下载次数: 0
上传时间: 2021-03-14
详细说明：转移学习教程
在本教程中，我使用基于AlexNet ， VGG和Inception模型的转移学习训练了卷积神经网络进行图像分类。
根据 ：
实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。 取而代之的是，通常在非常大的数据集上对ConvNet进行预训练（例如ImageNet，其中包含120万个具有1000个类别的图像），然后将ConvNet用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。
根据转移学习，这两种主要的转移学习方案如下：
微调convnet：我们使用随机训练的网络来初始化网络，而不是随机初始化，就像在imagenet 1000数据集上训练的网络一样。 其余的训练看起来像往常一样。
作为固定功能提取器的ConvNet：在这里，我们将冻结除最终完全连接层之外的所有网络的权重。 最后一个完全连接的层将替换为具有随机权重的新层，并且
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