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使用Keras应用程序中的模型,无需预先训练的重量

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Keras Applications提供了一些最流行的模型体系结构的实现,其中权重预先训练在一些最流行的数据集上 . 这些预定义模型非常便于传递学习问题,这些问题类似于模型训练的数据集 .

但是,如果我有一个非常不同的问题,并希望在新数据集上完全训练模型,该怎么办?如果我没有预训练的权重,如何根据我自己的数据集从应用程序中使用模型从头开始训练?

1 回答

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    您可以为权重变量分配None,例如使用初始V3体系结构 .

    keras.applications.inception_v3.InceptionV3(include_top=False, weights='None', input_shape=input_shape = (img_width, img_height, 3))

    include_top=False 将允许您使用自定义网络训练顶层 .

    weights='None' 意味着我们正在训练没有任何重量,如果你想训练使用imagenet权重你设置为 weights='imagenet'

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