概述
TensorFlow笔记（12） VGG16
- 1. 迁移学习
- 2. 数据读取
- 3. 构建模型
- 4. 训练模型
- 5. 模型预测
1. 迁移学习
现在已经有很很多优秀的神经网络模型，这些模型大部分都是使用ImageNet数据集1000类训练得到的
然而在实际应用中1000类的模型并不完全适用自己的数据集
而使用自己的数据集训练需要花费大量的计算时间，而且有可能数据不够无法得到理想的模型
这时候可以保留训练好的模型的大部分参数，而仅仅对网络的最后几层全连接层进行Finetuning
具体关于迁移学习的介绍可在 深度学习笔记（18） 迁移学习 和 深度学习笔记（31） 迁移与增强 中查看
最后
以上就是贪玩鞋子为你收集整理的TensorFlow笔记（12） VGG161. 迁移学习的全部内容，希望文章能够帮你解决TensorFlow笔记（12） VGG161. 迁移学习所遇到的程序开发问题。
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