什麼是預訓練網路
乙個常用、高效的在小影象資料集上深度學習的方法就是利用預訓練網路。乙個預訓練網路只是簡單的儲存了之前在大的資料集訓練的結果，通常是大的影象分類任務。如果原始的資料集已經足夠大，足夠一般，通過預訓練學習到的空間上的特徵層次結構就能有效地在我們的模型中工作，因此這些特徵對許多計算機視覺問題都很有用，儘管這些新問題和原任務相比可能涉及完全不同的類別。
keras內建預訓練網路 keras庫中包含
imagenet是乙個手動標註好類別的資料庫(為了機器視 覺研究)，目前已有22,000個類別。imagenet專案是乙個用於視覺物件識別軟體研究的大型視覺化資料庫。超過1400萬的影象url被imagenet手動注釋，以指示中的物件;在至少一百萬個影象中，還提供了邊界框。imagenet包含2萬多個類別; [2]乙個典型的類別，如「氣球」或「士多啤梨」，包含數百個影象。第三方影象url的注釋資料庫可以直接從imagenet免費獲得;但是，實際的影象不屬於imagenet。自2023年以來，imagenet專案每年舉辦一次軟體比賽，即imagenet大規模視覺識別挑戰賽（ilsvrc），軟體程式競相正確分類檢測物體和場景。 imagenet挑戰使用了乙個「修剪」的1000個非重疊類的列表。2023年在解決imagenet挑戰方面取得了巨大的突破，被廣泛認為是2023年的深度學習革命的開始。
vgg16與vgg19
在2023年，vgg模型架構由simonyan和zisserman提出， 在「極深的大規模影象識別卷積網路」（very deep convolutional networks for large
keras從入門到放棄 十八）批量標準化
批標準化 batch normalization,bn 又叫批量歸一化，是一種用於改善人工神經網路的效能和穩定性的技術。這是一種為神經網路中的任何層提供零均值 單位方差輸入的技術。批量標準化用於通過調整和縮放啟用來規範化輸入層。在keras中主要使用batchnormalization keras....
kmp從入門到放棄
標籤 kmp 擴充套件kmp 給你兩個字串，你需要回答，b串是否是a串的子串 a串是否包含b串 a aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab b aaaaaaaab 最壞狀態 o mn 一般做法 for 列舉b在a串中的起始位置 for 向後比較ab是否相等 o n m 傳說中的kmp...
beego 從入門到放棄
beego 的專案基本都是通過 bee命令來建立的，所以在建立專案之前確保你已經安裝了 bee 工具和 beego。如果你還沒有安裝，那麼請查閱 beego 的安裝 和 bee 工具的安裝 現在一切就緒我們就可以開始建立專案了，開啟終端，進入 gopath src 所在的目錄 建立乙個專案名為201...