CIFAR10-VGG19-Tensorflow-源码
在Tensorflow中使用VGG19在CIFAR-10上转移学习
该存储库显示了转移学习的简单步骤。 特别是，选择了CIFAR-10数据集，并使用VGG19模型进行训练。 该模型是经过预训练的，并从借用。 我可以获得的最佳准确性约为91％。
要了解的重要概念（通常）
在书写笔记本时，我注意到我应该能够回答以下问题以进行转移学习。 在实现中对它们的答案可能会略有不同，但是概念是相同的。 在选择预训练模型时，我将展示自己的答案。
选择模型（VGG16，VGG19，ResNet，DenseNet等）
搜索模型的实现（Github）
知道如何创建模型
知道如何加载预训练的砝码
知道模型在最后一层输出的内容
知道输入数据的形状
知道如何重新缩放原始图像（数据）以适合模型
预测结果
参考
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 3 个子文件 478KB ） CIFAR10-VGG19-Tensorflow-源码","children":[{"title":"CIFAR10-VGG19-Tensorflow-master","children":[{"title":"CIFAR10-transfer-learning-tensornets.ipynb <span style='color:#111;'> 289.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"result.png <span style='color:#111;'> 320.45KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.39KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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