深度學習《Transfer Learning》

基礎網路列表：

一、簡單遷移**如下：

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, sequential, metrics
"imagenet"
,include_top=
false
,input_shape =
(512
,512,3
), pooling=
"none"
)basemodel.trainable =
false
basemodel.summary(
)model = sequential(
)model.add( basemodel )
model.add( layers.flatten())
model.add( layers.dense( units =
512, activation =
"relu"))
model.add( layers.dense( units =
2, activation =
"softmax"))
model.summary(
)

xception網路summary()如下：

組合之後網路summary()如下：

三、多層輸出遷移學習**如下：

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, sequential, metrics
"imagenet"
,include_top=
false
,input_shape =
(512
,512,3
), pooling=
none
)basemodel.trainable =
false
# basemodel.summary()
out1 = basemodel.get_layer(
'block5_pool'
).output
out2 = basemodel.get_layer(
'block4_pool'
).output
out3 = basemodel.get_layer(
'block3_pool'
).output
model = keras.models.model(inputs=basemodel.
input
, outputs=
[out1,out2,out3]
)model.summary(
)t1 = tf.random.normal([6
,512
,512,3
], mean =
1, stddev =1)
pred = model(t1)
print
(pred[0]
.shape, pred[1]
.shape, pred[2]
.shape)

深度學習（一）深度學習學習資料

持續更新 一 學習清單 1 收集了各種最新最經典的文獻，神經網路的資源列表 2 計算機視覺學習清單 3 機器學習學習清單 二 訓練資料 人臉資料 1 香港中文大學訓練資料集 此資料庫包含了20w張人臉，每張標註了5個特徵點 以及幾十種屬性 是否微笑 膚色 髮色 性別等屬性 2 68個人臉特徵點 3 ...

深度學習系列 深度學習簡介

機器學習 使用計算機系統利用經驗改善效能，是人工智慧領域的分支，也是實現人工智慧的一種手段。表徵學習關注如何自動找出表示資料的合適方式，以便更好地將輸入變換為正確的輸出。深度學習 具有多級表示的表徵方法，在每一級 原始資料開始 通過簡單的函式將該級的表示變換為更高階的表示。可以將深度學習看作多個簡單...

深度學習深度學習（一）開篇

深度學習 深度學習 記得9年前寫的一篇部落格，十年的程式設計師，一晃眼，差不多10年又快到了。這一輪的人工智慧，深度學習，他是我見到的乙個非常特殊的程式設計方式 用資料程式設計。是的，他絕對不像其他的程式語言，是完全乙個嶄新的天地，掌握她，絕對會帶來驚喜 你會發現以前感覺超級難的東西會忽然 哇，這個...