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我正在尝试使用带有数据增强的转移学习来训练模型。 我的图像数据是32 x 32 x 3,我想导入EfficientNet07,
嗨,我仍在尝试使用Tensorflow对象检测API构建自己的模型。 我正在使用tf版本1.15.2。 我目前正
我目前正在尝试对缺陷和非缺陷图像中的集成电路进行分类。我已经尝试过VGG16和InceptionV3,并且两者都
我希望每个类别都有新图像的可能性。比方说[0.1 0.2 0.7]代表三等。但是model.predict仅给出[0 0 1]。有什么
我是深度学习的初学者,我正在尝试训练深度学习模型,以使用Mobilenet_v2和Inception对不同的ASL手势进行
假设有一个预先训练的模型(base_model),已经使用大型数据集对其进行了训练,以预测7种人类情绪,例
我的问题更多地涉及算法如何工作。我已经成功地为灰度图像实现了EfficientNet集成和建模,现在我想了
我将使用预先训练的模型(先前使用<code>save_best_only</code>的{​​{1}}参数进行保存)来进行双输入转移学
我正在尝试从预先训练的Keras模型(<code>ResNet50V2</code>)中删除多个图层,但是无论我做什么,都行不通
我在源域中构建了RL模型,并希望在任务域中应用。再次考虑仅奖励功能可以不同的这些域,它们具有相
请考虑以下示例, <pre><code># Flatten the output layer to 1 dimension x = layers.Flatten()(last_output) # (2) # Add a fully c
我正在尝试使用转移学习从30个类别和7200张图像(80%训练,10%验证,10%测试)的预训练模型训练模
基本上这是VGG-16模型,我已经进行了转移学习并且对模型进行了微调,我在2周前对模型进行了训练,发
我可以定义要定义为“顶部”的哪些层。 据我了解,include_top = false将删除顶部的所有密集层。 我
请考虑进行迁移学习,以便在keras / tensorflow中使用预训练的模型。对于每个旧层,将<code>trained</code>参数
如何获得精度,召回率,混淆矩阵和f1分数?我是深度学习的新手。任何人都可以给我提供资源或帮助我
我想知道并理解是否可以使用转移学习来识别与原始模型无关的图像。 例如,如果我想识别皮肤疾
我想根据自己的数据微调模型。但是,该模型以tflite格式分发。反正有没有从tflite文件中提取模型架构
我正在尝试转移学习,并且已经从ImageNet数据集中下载了VGG19模型的权重。它以“ .mat”文件下载。最初
我已经使用原始数据集和<a href="https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov4-custom.cfg" rel="nofollow noreferrer