我是靠谱客的博主 酷酷流沙，最近开发中收集的这篇文章主要介绍【迁移学习】案例：Keras基于VGG对五种图片类别识别案例：基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习1. 案例效果2. 数据集以及迁移需求3. 思路和步骤4. 训练的时候读取本地图片以及类别5. VGG模型的修改添加全连接层-GlobalAveragePooling2D6. freeze VGG模型结构7. 编译和训练8. 进行预测9. 完整代码，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
迁移学习-实战案例
- 案例：基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习
- 1. 案例效果
- 2. 数据集以及迁移需求
- 3. 思路和步骤
- 4. 训练的时候读取本地图片以及类别
- 5. VGG模型的修改添加全连接层-GlobalAveragePooling2D
- 6. freeze VGG模型结构
- 7. 编译和训练
- 8. 进行预测
- 9. 完整代码
案例：基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习
1. 案例效果
Epoch 1/2
1/最后
以上就是酷酷流沙为你收集整理的【迁移学习】案例：Keras基于VGG对五种图片类别识别案例：基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习1. 案例效果2. 数据集以及迁移需求3. 思路和步骤4. 训练的时候读取本地图片以及类别5. VGG模型的修改添加全连接层-GlobalAveragePooling2D6. freeze VGG模型结构7. 编译和训练8. 进行预测9. 完整代码的全部内容，希望文章能够帮你解决【迁移学习】案例：Keras基于VGG对五种图片类别识别案例：基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习1. 案例效果2. 数据集以及迁移需求3. 思路和步骤4. 训练的时候读取本地图片以及类别5. VGG模型的修改添加全连接层-GlobalAveragePooling2D6. freeze VGG模型结构7. 编译和训练8. 进行预测9. 完整代码所遇到的程序开发问题。
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