附上代码加数据地址 https://github.com/Liuyubao/transfer-learning ,欢迎参考. 一.Inception-V3模型 1.1 详细了解模型可参考以下论文: [v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Re…

1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优 模型的服务化 模型服…

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新 控制台应用程序和Web应用程序 图片文件 图像分类 基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等 问题 图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept…

笔者这几天在跟着莫烦学习TensorFlow,正好到迁移学习(至于什么是迁移学习,看这篇),莫烦老师做的是预测猫和老虎尺寸大小的学习.作为一个有为的学生,笔者当然不能再预测猫啊狗啊的大小啦,正好之前正好有做过猫狗大战数据集的图像分类,做好的数据都还在,二话不说,开撸. 既然是VGG16模型,当然首先上模型代码了: def conv_layers_simple_api(net_in): with tf.name_scope('preprocess'): # Notice that we inclu…

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是…

Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上. Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 最近tensorflow团队出了一个model项目,和这个课程无关,但是可以参考 框架: TensorFlow 谷歌出品的基于Pytho…

上一篇博客[用tensorflow迁移学习猫狗分类]笔者讲到用tensorlayer的[VGG16模型]迁移学习图像分类,那麽问题来了,tensorlayer没提供的模型怎么办呢?别担心,tensorlayer提供了tensorflow中的[slim模型]导入功能,代码例子在tutorial_inceptionV3_tfslim. 那么什么是slim?slim到底有什么用?slim是一个使构建,训练,评估神经网络变得简单的库.它可以消除原生tensorflow里面很多重复的模板性的代码,让代码更…

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio…

完全版见github:TransforLearning 零.迁移学习 将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中称为迁移学习.用神经网络的角度来表述,就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里,而不是从头开始,为每特定的个任务训练一个神经网络. 假设你已经有了一个可以高精确度分辨猫和狗的深度神经网络,你之后想训练一个能够分别不同品种的狗的图片模型,你需要做的不是从头训练那些用来分辨直线,锐角的神经网络的前几层,而是利用训练好的网络,提取初级特征,之后只训练最后几层神…