在很多复杂的计算机视觉问题上，我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果，但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情，而且还不一定能训练好。大家通常用到最多的技巧是，使用“预训练好的模型”初始化模型，再在自己的数据集上进行后续处理。

这里记录学习keras预训练模型的笔记。

  • Keras中文官方文档(https://keras.io/zh/)

  • Keras应用 Applications(https://keras.io/zh/applications/)

    • Keras 的应用模块（keras.applications）提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调（fine-tuning）

可用的模型

在 ImageNet 上预训练过的用于图像分类的模型：

具体请看Keras中文官网，讲的非常详细

tensorflow_keras_预训练模型_Applications接口的使用的更多相关文章

  1. 使用MxNet新接口Gluon提供的预训练模型进行微调

    1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import nda ...

  2. 文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  3. 使用BERT预训练模型+微调进行文本分类

    本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务. BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.co ...

  4. Paddle预训练模型应用工具PaddleHub

    Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所 ...

  5. 管正雄：基于预训练模型、智能运维的QA生成算法落地

    分享嘉宾:管正雄 阿里云 高级算法工程师 出品平台:DataFunTalk 导读:面对海量的用户问题,有限的支持人员该如何高效服务好用户?智能QA生成模型给业务带来的提效以及如何高效地构建算法服务,为 ...

  6. 文本分类实战（九）—— ELMO 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  7. 【转载】最强NLP预训练模型！谷歌BERT横扫11项NLP任务记录

    本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句 ...

  8. pytorch预训练模型的下载地址以及解决下载速度慢的方法

    https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 几乎所有的常用预训练模型都在这里面 总结下各种模型的下载地址: 1 R ...

  9. keras中VGG19预训练模型的使用

    keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: ...

随机推荐

  1. ApacheCN 计算机视觉译文集 20210203 更新

    新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零.前言 一.OpenCV 和 Qt 简介 二.创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三.创建一个全面的 Qt + OpenCV 项 ...

  2. AT2272 [ARC066B] Xor Sum

    我们可以知道异或可以看成不进位的加法,那么我们就可以得到 \(a + b = a\) ^ \(b + ((a \& b) << 1)\),不难发现 \(\frac{v - u}{2 ...

  3. CF1399F Yet Another Segments Subset

    首先注意一下题面要求,使得选出的线段两两要么包含要么不相交,也就是说一条线段可能会出现不相交的几条线段,而这些线段上面也可能继续这样包含线段.然后我们可以发现我们要做的实际上是在这条线段上选取几条线段 ...

  4. AT2043 [AGC004C] AND Grid

    首先可以发现一个很简单的想法,因为最外层是一定不会有 \(\#\) 的,所以可以考虑让第一个网格图将每个连通块的最外层包起来,第二个网格图将就选择这个包内部的所有点即可. 但你发现这个想法是很难实现的 ...

  5. JAVA多线程学习十-Callable与Future的应用

    Callable与Runnable 先说一下java.lang.Runnable吧,它是一个接口,在它里面只声明了一个run()方法: public interface Runnable { publ ...

  6. 报错：java.sql.SQLException: Value '0000-00-00 00:00:00' can not be represented as java.sql.Timestamp

    感谢原文作者:风起云淡- 原文链接:https://blog.csdn.net/shenguan777/article/details/78615521 异常分析: 在使用MySql时,如果数据库中有 ...

  7. bom-setInterval

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  8. docker错误处理——docker Job for docker.service failed because the control process exited with error code.

    (15条消息) docker Job for docker.service failed because the control process exited with error code._Hel ...

  9. Docker Explore the application

    https://docs.docker.com/docker-for-mac/#explore-the-application   Open a command-line terminal and t ...

  10. Solution -「LOCAL」解析电车

    \(\mathcal{Description}\)   给定 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图,每条边形如 \((u,v,r)\),表示 \(u,v\) 之间有一条阻值为 \(r\Omega ...