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深度学习Keras对InceptionV3迁移学习精讲
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11-迁移学习之三keras框架
hccmap
2023-01-12 22:59:39
课时名称
课时知识点
11-迁移学习之三keras框架
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人工智能-项目实践-图像识别-
keras
使用
迁移学习
实现医学图像二分类(AK、SK)
人工智能-项目实践-图像识别-
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使用
迁移学习
实现医学图像二分类(AK、SK) 问题描述 要解决的是一个医学图像的二分类问题,有AK和SK两种病症,根据一定量数据,进行训练,对图像进行预测。 解决思路 整体上采用
迁移学习
来训练神经网络,使用InceptionV3结构,
框架
采用
keras
. 具体思路: 读取图片数据,保存成.npy格式,方便后续加载 标签采用one-hot形式,由于标签隐藏在文件夹命名中,所以需要自行添加标签,并保存到.npy文件中,方便后续加载 将数据分为训练集、验证集、测试集 使用
keras
建立InceptionV3基本模型,不包括顶层,使用预训练权重,在基本模型的基础上自定义几层神经网络,得到最后的模型,对模型进行训练 优化模型,调整超参数,提高准确率 在测试集上对模型进行评估,使用精确率、召回率 对单张图片进行预测,并输出每种类别的概率
VGG16
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backend:theano 更改文件中的图片路径 和输出权重路径 需要另外下载imagenet1000权重
机器学习之路---Caffe、
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、scikit-learn实战_源码
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迁移学习
实现医学图像二分类
要解决的是一个医学图像的二分类问题,有AK和SK两种病症,根据一定量数据,进行训练,对图像进行预测。 给定图片数据的格式: 解决思路 整体上采用
迁移学习
来训练神经网络,使用InceptionV3结构,
框架
采用
keras
. 具体思路: 读取图片数据,保存成.npy格式,方便后续加载 标签采用one-hot形式,由于标签隐藏在文件夹命名中,所以需要自行添加标签,并保存到.npy文件中,方便后续加载 将数据分为训练集、验证集、测试集 使用
keras
建立InceptionV3基本模型,不包括顶层,使用预训练权重,在基本模型的基础上自定义几层神经网络,得到最后的模型,对模型进行训练 优化模型,调整超参数,提高准确率 在测试集上对模型进行评估,使用精确率、召回率 对单张图片进行预测,并输出每种类别的概率 如何加载实际数据,如何保存成npy文件,如何打乱数据,如何划分数据,如何进行交叉验证 如何使用
keras
进行
迁移学习
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中数据增强、回调函数的使用,回调函数涉及:学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化 如何使用sklearn计算准确率,精确率,召回率,F1_
python+tensorflow+
keras
基于Inception-v3模型
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处理clatech256分类
使用
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框架
,对Inception-v3模型进行
迁移学习
,处理caltech256数据集的图像分类问题,现附上可执行代码,与大家分享。数据需要自己进行预处理,分为训练集和验证集。迭代次数都需要自行设定。提供train learning 和fun tune两种方法。
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