我正在尝试训练 VGG19 模型并对其进行微调。
我的训练数据集包含 35990 张图像，测试数据集包含 3720 张
感谢您对此 TensorFlow 代码的帮助。当我尝试运行此代码时
<pre><code>def fine_tune(num_classes,
num_h
我使用 mobilenet 模型来训练我的数据集并使用 <code>model.save('mobilenet2.h5')</code> 保存模型。现在我正
我对在 R 中应用迁移学习很感兴趣，但创建了自己的预训练模型。我想在我自己的大型数据集上创建一
我想得到 10 类 image-net 的训练样本，并用它们来迁移学习 alexnet。为此，我需要每个类的 URL。我尝试使
一旦我使该代码在 Python 中工作，但现在当我转向 C# 时，我发现了困难。
我想替换/重塑输入要素图层形
我正在使用以下代码来训练 Inception v3 的层。然而，它只给了我从第一层到混合4。
<pre><code>last_layer =
我正在做一个迁移学习的实验。
我训练了 2 个具有完全相同结构的 CNN，一个用于 MNIST，另一个用于 SVHN
目前使用 AllenNLP 1.2 训练模型：
<pre><code>allennlp train -f --include-package custom-exp /usr/training_config/mock_model_c
我想冻结层并使用模型将学习转移到另一个数据集，但是如何？
顺便说一下，这个模型 (model.pt) 是
我想使用 Keras Tuner 对我的迁移学习模型执行超参数优化。我不知道该怎么做，因为我有两个训练阶段，<
目前使用 AllenNLP 1.2 和 <code>commands</code> api 训练模型：
<code>allennlp train -f --include-package custom-exp /usr/
我想使用预训练的 MobileNetV2 模型和来自 ImageNet 的类的子集，例如：
<ul>
<li>杯子</li>
<li>汽车</li>
<li>
我是 pytorch 的新手，我的问题可能有点幼稚
我正在我的数据集上训练一个预训练的 VGG16 网络，它的大小
我正在 colab 中训练 VGG16 模型，同时运行它一段时间会断开连接并再次重新连接，有时在达到 20、21/35 纪
我想构建一个模型，通过两个参数对药丸图像进行分类：<code>shape</code> 和 <code>color</code>。我想使用两个
我正在尝试从计算机视觉模型中获取一些热图，该模型已经在对图像进行分类，但我发现了一些困难。
为什么 GoogleNet 使用不同大小的内核？以及如何将不同大小的内核应用于单个图像？
我想通过迁移学习进行情绪检测
我在youtube上找到了一些教程
所以我在 Google colab 上写代码然后我遇到了
我将 Tensorflow 对象检测 API 与 Faster-RCNN 架构和 ResNet152 一起用于训练和对象检测。由于我确实有少量的训
