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Keras中模型微調(diào)的方法是什么

小億
88
2024-03-19 13:04:41
欄目: 深度學習

Keras中模型微調(diào)的方法通常是通過加載預訓練的模型(如VGG16、ResNet等),然后在新的數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)。具體步驟如下:

  1. 加載預訓練模型,通常使用keras.applications模塊中的預訓練模型,如VGG16、ResNet等。
  2. 移除模型的頂層(全連接層),并凍結(jié)預訓練模型的所有層,保持它們的權(quán)重不變。
  3. 添加一個新的全連接層作為模型的頂層,用于新的數(shù)據(jù)集的分類任務。
  4. 編譯模型,并在新的數(shù)據(jù)集上進行訓練(微調(diào))。在微調(diào)過程中,可以選擇解凍部分預訓練模型的層,以便它們也能夠進行訓練。
  5. 在訓練過程中監(jiān)控模型的性能,并根據(jù)需要調(diào)整學習率等參數(shù)。

通過這種方法,可以利用預訓練模型的特征提取能力和參數(shù)初始化,加快模型在新數(shù)據(jù)集上的訓練速度,并提高模型的性能。

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