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一个完整的迁移学习的过程完整代码

迁移学习（Transfer Learning）：Matlab预训练模型的原始安装程序，用于特征提取、表达、目标识别等诸多任务

基于 Pytorchet GoogLeNet 的图像分类实战 完整代码 数据 可直接运行 CIFAR-10分类

Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型，其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”，则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”，则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用

用于pytorch的图像分类，包含多种模型方法，比如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet等等，包含可完整运行的代码。除此之外，也有colab的在线运行代码，可以直接在colab在线运行查看结果。

为了提高脉搏波识别的准确率，提出改进的深度融合神经网络MIRNet2.首先，经过主波提取、划分周期和制作hdf5数据集等，获得Caffe可处理的数据集.其次，提出由Inception模块和残差模块构成的融合网络Inception-ResNet （IRNet），包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基础上，改进Inception模块、残差模块和池化模块，构造Modified Inception-ResNet （MIRNet），包含MIRNet1和MIRNet2.与本文其它神经网络相比，MIRNet2的分类性能最好，特异性、灵敏度和准确率分别达到87.85%、88.05%和87.84%，参数量和运算量也少于IRNet3.

GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。 外文名GoogLeNet类 型神经网络 结构介绍 inception模块的基本机构如图1，整个inception结构就是由多个这样的inception模块串联起来的。inception结构的主要贡献有两个：一是使用1x1的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。 图1 图1 1x1卷积 作用1：在相同尺寸的感受野中叠加更多的卷积，能提取到更丰富的特征。这个观点来自于Network in Network，图1里三个1x1卷积都起到了该作用。 图2 图2 图2左侧是是传统的卷积层结构（线性卷积），在一个尺度上只有一次卷积；图2右图是Network in Network结构（NIN结构），

机器学习与数据挖掘实验三：基于 Resnet，VGG，GoogLeNet的海面舰船图像分类，采用pytorch实现，包含数据集，三种网络实现图像分类源代码，gradcam可解释性分析代码。

GoogLeNet Inception v1 结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别 环境 python3.6， paddlepaddle-gpu 1.6.3.post107 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/2/3 9:56 # @Author : Zhao HL # @File : InceptionV1-paddle.py import os, sys from PIL import Image import numpy as np import pandas as pd imp