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如何测试几次学习任务?
我最近阅读了一些关于少数学习的文章 . 我有一个问题为什么测试步骤也使用N路K-shot方案?我认为它应该在整个测试集中进行测试,但他们(作者)都使用5路/ 20方式进行测试,我不知道为什么 . 谢谢 -
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数据扩充会伤害Keras的准确性
我正在尝试使用resnet50(图像网权重)来调整使用数据增强功能的第5.3节特征提取 . 完整代码https://github.com/morenoh149/plantdisease from keras import models from keras import layers from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from ker... -
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转学习为什么删除最后隐藏的图层?
通常在阅读有关转移学习的博客时会说 - 删除最后一层,或删除最后两层 . 也就是说,删除输出图层和最后隐藏图层 . 因此,如果转移学习也意味着改变成本函数,例如从交叉熵到均方误差,我知道你需要将最后一个输出层从1001层softmax值更改为输出浮点数的Dense(1)层,但是: 为什么还要更改最后一个隐藏图层? 如果使用Keras和其中一个具有imagenet权重的预定义CNN模型,最后... -
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在预先训练的XCeption-architecture中使用keras在Windows下指定卷积基数时出错
在尝试使用ImageNet预训练的XCeption架构中的卷积基础时,我是否有一些非常明显的事情?这是我的代码,在问题的最后产生错误: require(keras) conv_base1 <- application_xception( weights = "imagenet", include_top = FALSE, pooling=FALSE, input_sha... -
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在Keras转学
在执行程序期间,可以使用以下命令直接从keras存储库下载任何CNN的权重: model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True, input_shape = (224, 224, 3)) 但是可以单独下载在imagenet上训练的权重并用它来运行CNN模型吗? -
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在预训练模型前添加Conv Layer会产生ValueError
我想将预训练的VGG16模型与特殊的输入块相结合,这是一个输入层和一个卷积层 . 目标是在灰度图像上使用预先训练的RGB VGG16 imagenet模型: from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.layers.convolutional import Conv2D from keras.layers import Input f... -
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使用Keras应用程序中的模型,无需预先训练的重量
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? -
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与训练“预缓存”功能相比,通过冻结conv_base进行Keras传输学习的准确性较差
我正在使用Keras 2.1.6进行转移学习,并使用两种非常着名的标准方法 . 这两个都在Chollet的书的第5章和https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.3-using-a-pretrained-convnet.ipynb详细详述 这两种方式是概括的: A)从conv_base缓... -
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从Vgg16网络导入后如何更改瓶颈功能的输入形状
我正在尝试使用VGG16 Net训练模型进行图像分类,并希望使用此代码将没有Dense图层的权重传输到我的图像集 . model1 = applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(img_width,img_height,3)) After learning the bottleneck featu... -
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从非最终keras模型层获取输出
我正在使用ubuntu和python 3以及keras over tensorflow,我正在尝试使用预先训练过的keras模型中的转移学习创建一个模型,如here所述: 我使用以下代码 import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet from keras impo...