squeezenet_demo-源码

上传者: 42179184 | 上传时间: 2021-09-23 14:45:04 | 文件大小: 156KB | 文件类型: ZIP
SqueezeNet Keras实施 这是使用功能性API(arXiv )的。 SqueezeNet是AlexNet级精度的小型模型,参数减少了50倍,模型大小小于0.5MB。 原始模型是在中实现的。 参考 差异: 从图模型切换到Keras 1.0功能API 修复池化层的bug 非常感谢 ,该源现在可以支持Keras 2.0 API。 结果 该仓库仅包含Keras实施模型,用于其他参数,请参阅演示脚本, 在SIMDAT包。 培训过程总共使用2600张图像,每节课使用1300张图像(因此,总共只有两节课)。 总共有130张图像用于验证。 20个纪元后,模型达到以下目标: loss: 0.6563 - acc: 0.7065 - val_loss: 0.6247 - val_acc: 0.8750 模型可视化

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