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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。