颜色分类leetcode
模拟CLR
SimCLRv1
的
Tensorflow-Keras
实现,它允许通过视觉表示对比学习的简单框架
(SimCLR)
来提高
base_model
的特征表示质量。
提供的代码应该允许将框架应用到任何
Keras
模型,只需稍作改动。
图
1
-
SimCLR
图解
给定的实现允许使用
5%
的数据在训练的线性分类器上将
top-1
精度提高
17%。
此外,在使用
SimCLR
框架进行训练后,t-SNE
图显示了根据类别对特征进行清晰的聚类。
图
2.1
-
SimCLR
之前
VGG16
特征的
t-SNE
图
2.2
-
SimCLR
后
VGG16
特征的
t-SNE
可以通过以下笔记本重现此结果:
参考:
,
,
如何使用?
SimCLR
=
SimCLR(base_model,
input_shape,
batch_size,
feat_dim,
feat_dims_ph,
num_of_unfrozen_layers,
save_path)
SimCLR.train
方法可用于通过传递类型的训练和验证数据来训练
SimCLR_mod
2021-08-20 22:09:31
47.04MB
系统开源
1