keras图像分类参考大神博客总结
利用keras预加载模型添加新的层来构建自己所需的模型:
from keras.layers import GlobalAveragePooling2D,Dense
from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
def build_model():
base_model = VGG16(weights="imagenet",include_top=False)
#在分类器之前使用
gap = GlobalAveragePooling2D()(base_model)
predictions = Dense(20,activation="softmax")(gap)
model = Model(inputs=base_model.input,outputs=predictions)
return model
1.使用gap池化层来代替全连接层,可以达到很好的降维效果减少参数。
2.总结起来,CAM 的意义就是以热力图的形式告诉我们,模型通过哪些像素点得知图片属于某个类别。
3.# 注意观察f = lambda a,b,c:a+b+c 中的关键字lambda表示匿名函数,
# 冒号:之前的a,b,c表示它们是这个函数的参数。
# 匿名函数不需要return来返回值,表达式本身结果就是返回值。
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