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

...全文

96 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

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）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迁移学习 keras框架 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、Keras、scikit-learn实战_源码

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 keras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_

使用keras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。

郝才超的课程社区_NO_1

1

社区成员

51

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章