ubuntu之路——day19.2 开源框架与迁移、CNN中的数据扩充
开源框架与迁移
上面介绍了一些已经取得很好成绩的CNN框架,我们可以直接从GitHub上下载这些神经网络的结构和已经在ImageNet等数据集上训练好的权重超参数。
在应用于我们自己的数据时。
1.如果我们的数据集很小,我们可以采用对原框架和权重都保持不变,只更改最后的output层实现迁移。
2.如果我们的数据集大小中等,可以尝试冻结原框架的前面多层,对其后的层数进行更改。
3.如果我们的数据集很大,可以在原架构上尝试新的训练,不采用预训练的权重,还可以自行更改模型,做更多的尝试。
CNN中的数据扩充
因为CNN面对的问题基本上都是图像数据,在前面的博文中,已经总结了部分Andrew Ng关于数据扩充的方法,如下:
1.镜像翻转
2.随机裁剪并中心放缩
3.PCA主成分分析颜色变换法,举个例子图片都由RGB组成,我们可以对其中的R和G+50对B不变,这样图片就会显得更黄,增加了原图片在阳光下的效果。我们可以对数据集图片的环境进行分析,识别出主要色彩光线然后对图片进行扩增。
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