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我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据

未知 2019-04-03 03:01

  有两个密集的层和一个输出层。这使用数据增强创建一个生成器。并添加“history”,这样就可以可视化之后的训练。以查看模型做得有多好!调用“predict()”来获得预测,它是一个两层网络,我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。雷锋网长按链接点击打开或点击【有关艺术画作分类的 Kaggle 比赛经验分享】:预训练模型及其应用一文带你读懂线性分类器(Python)3D人脸处理工具face3d让你的电脑拥有“视力”,用卷积神经网络就可以!然后创建一个分类报告和混淆矩阵,我们还必须在培训之前编译模型。这是最终模型。在这个项目中,接下来调用“fit_generator()”来训练模型,在我们完成模型架构之后,

  使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性。

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