已重新上传好数据集： ?...分割线----------------------------------------------------------------- 2020.3.10 发现数据集没有完整的上传到谷歌的colab上去...测试集是完整的。 训练集中cat的确是有10125张图片，而dog只有1973张，所以完成一个epoch需要迭代的次数为： (10125+1973)/128=94.515625，约等于95。...顺便提一下，有两种方式可以计算出数据集的量： 第一种：print(len(train_dataset)) 第二种：在../dog目录下，输入ls | wc -c 今天重新上传dog数据集。.../s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集：https
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com...xiximayou/p/12405485.html 之前都是从头开始训练模型，本节我们要使用预训练的模型来进行训练。...接下来来看看如何冻结某些层，不让其在训练的时候进行梯度更新。...下一节补充下计算数据集的标准差和方差，在数据增强时对数据进行标准化的时候用。
图片来源：《TensorFlow：异构分布系统上的大规模机器学习》 使用Keras进行预测性分析的示例 在本文中，我们将使用来自UCI网站的Sonar数据集来完成一个简单的预测模型示例。...在没有任何预处理操作的情况下，使用简单模型的准确度为81.64% 使用Keras进行图像分析的示例 为了更好地用Keras解释图像处理过程，我们将使用来自“Kaggle猫狗竞赛”的数据。...在这项“区分猫狗”的挑战中，有25000张标记了猫狗的训练图片，测试数据库中还有12500张等着我们去标记。...我们建立了一个Python类——Vgg16。Vgg16能让VGG 16模型的使用更加简单。在fast.ai的github上同样能找到Vgg16，具体细节如下图： ? 第三步：实例化VGG ?...Vgg16建立于Keras（我们将在稍后讨论更多关于Keras的内容）之上。Keras是一个灵活的、易于使用的、建立在Theano和TensorFlow上的深度学习库。
本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。...所以如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基 可以从 keras.applications 模块中导入一些内置的模型如 Xception...但出于同样的原因，这种方法的计算代价比第一种要高很多 以下将使用在 ImageNet 上训练的 VGG16 网络的卷积基从猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器 第一种方法，保存你的数据在...可见，在训练集上的表现要比之前好很多，不过还是出现了一定程度的过拟合 第二种方法 使用数据增强的特征提取 注：扩展 conv_base 模型，然后在输入数据上端到端地运行模型 因为我们要使用的卷积基不需要重新训练...可见，此时没有出现明显的过拟合现象，在验证集上出现了更好的结果 此处应该可以使用数据增强的方式扩充我们的数据集，然后再通过第一种方法来训练分类器 模型微调 另一种广泛使用的模型复用方法是模型微调（fine-tuning
因此，如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基。 ...本例中，由于 ImageNet 的类别中包含多种狗和猫的类别，所以重复使用原始模型密集连接层中所包含的信息可能很有用。但我们选择不这么做，以便涵盖新问题的类别与原始模型的类别不一致的更一般情况。 ...我们来实践一下，使用在 ImageNet 上训练的 VGG16 网络的卷积基从 猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器。VGG16 等模型内置于 Keras 中。...下面是keras.applications 中的一部分图像分类模型（都是在 ImageNet 数据集上预训练得到的）： Xception Inception V3 ResNet50 VGG16 VGG19...test acc: 0.938999991417 我们得到了 97% 的测试精度。在关于这个数据集的原始 Kaggle 竞赛中，这个结果是最佳结果之一。
作为一个实际例子，我们将重点放在将图像分类为狗或猫的数据集中，其中包含4,000张猫狗图片（2,000只猫，2,000只狗）。...让我们从数据开始吧。 下载数据 使用 Dogs vs. Cats数据集 。 这里有些例子： ? 该数据集包含25,000张狗和猫的图像（每类12,500张），543 MB 。...一个预训练的网络是一个先前在大型数据集上训练的已保存网络，通常是在大规模图像分类任务上。...因此，如果您的新数据集与训练原始模型的数据集有很大不同，那么最好只使用模型的前几层来进行特征提取，而不是使用整个卷积基础。...让我们通过使用在ImageNet上训练的VGG16网络的卷积基础来实现这一点，从猫和狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征之上训练狗与猫的分类器。 让我们实例化VGG16模型。
深度学习与小数据问题的相关性 可能经常听说：深度学习只能工作在大数据集上。...数据下载 Keras中没有包括Dogs vs. Cats数据集。可以在Kaggle上下载。 图片格式为JPEGs.数据集包含25000张猫狗图片(一半一半)。...比如在ImageNet数据集上训练的网络模型（140万个标记图像和1,000个不同类）。ImageNet包含许多动物类别，包括不同种类的猫和狗，因此可以期望在狗与猫的分类问题上表现良好。...通过使用在ImageNet上训练的VGG16网络的卷积网络来实现这一点，从猫和狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征之上训练狗与猫的分类器。...即使在非常小的数据集上也可以从头开始训练，并获得不错的结果。 在小型数据集上，过度拟合将是主要问题。
图像分类与识别是计算机视觉中的重要任务，它可以帮助我们自动识别图像中的对象、场景或者特征。在本文中，我们将介绍图像分类与识别的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。...什么是图像分类与识别？ 图像分类与识别是指将图像自动分类到预定义的类别中，或者识别图像中的对象、场景或特征的任务。例如，可以将猫和狗的图像分类到不同的类别中，或者识别图像中的人脸或车辆等。...预训练模型 除了自己构建卷积神经网络模型外，我们还可以使用预训练的模型来进行图像分类与识别。预训练的模型已经在大规模图像数据上进行了训练，可以直接用于我们的任务。...在Python中，我们可以使用Keras库加载并使用这些预训练模型： from keras.applications import VGG16 from keras.preprocessing import...图像分类与识别是计算机视觉中的重要任务，在许多领域都有广泛的应用。 希望本文能够帮助读者理解图像分类与识别模型的概念和实现方法，并能够在实际应用中使用Python来进行图像分类与识别。
任何人工智能项目，在数据不足面前都会巧妇难为无米之炊，算法再精巧，只要数据量不足，最后的效果都不尽如人意，我们目前正在做的图像识别就是如此，要想让网络准确的识别猫狗图片，没有几万张图片以上是做不到的。...有一些机构使用大量图片训练网络后，并把训练好的网络分享出来，假设别人用几万张猫狗图片训练出了网络，我们直接拿过来用于识别自己的猫狗图片，那显然效率和准确率比我们自己构造一个网络要高的多。...后面我们将使用一个大型卷积网络，它经过了大量数据的严格训练，这些图片数据来源于ImageNet,该网站包含140万张图片资源，这些图片大多涉及我们日常生活的物品以及常见动物，显然很多不同种类的猫和狗必然包含在内...调优必须只对VGG16的卷积层做小范围修改，因为它的模型是经过大数据，反复训练得到的，如果我们对它进行大范围修改，就会破坏它原来训练的结果，这样人家辛苦做出来的工作成果就会被我们毁于一旦。...从上面输出结果看，VGG16的卷积层已经有一千多万个参数了！用个人电脑单个CPU是不可能对这个模型进行训练的！
例如，在图像分类中，我们可以使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的神经网络，并将其应用于较小的、特定任务的数据集上。这种方法可以显著提高模型的性能，尤其是在目标数据集较小的情况下。 2....通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。 目标检测： 目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...迁移学习模型可以在不同情感数据集之间迁移，从而提高情感识别的准确性和鲁棒性。 3. 迁移学习的主要步骤 迁移学习通过使用在大型数据集上预训练的模型，提高新任务的性能。...示例演示 4.1 使用迁移学习进行图像分类 我们将使用Keras框架来展示迁移学习的一个简单应用。这里，我们将使用预训练的VGG16模型，并将其应用于一个小型的猫狗分类数据集。...通过这种方式，我们利用VGG16在ImageNet上的预训练知识来改进猫狗分类任务的性能。
然后，使用Keras来写一个Python脚本，可以从磁盘加载这些预训练的网络模型，然后预测测试集。 最后，在几个示例图像上查看这些分类的结果。...这1,000个图片类别是我们在日常生活中遇到的，例如狗，猫，各种家居物品，车辆类型等等。...这些模型通过迁移学习技术（特征提取,微调(fine-tuning)），对ImaegNet以外的数据集有很强的泛化能力。 VGG16 与 VGG19 ?...虽然SqueezeNet模型非常小，但其训练需要技巧。在我即将出版的书“深度学习计算机视觉与Python”中，详细说明了怎么在ImageNet数据集上从头开始训练SqueezeNet。...VGG16的第一个预测是“家庭影院”，这是一个合理的预测，因为top-5预测中还有一个“电视/监视器”。 从本文章的示例可以看出，在ImageNet数据集上预训练的模型能够识别各种常见的日常对象。
因此，我开发了一个简单的神经网络，然后逐渐发展到卷积神经网络和迁移学习。 首先是构建简单的图像分类神经网络，数据集使用的是pyimagesearch^1，它有3类动物：猫，狗和熊猫。...偶然地，由于模型错误的识别某些特征，可能将马识别为鹿或青蛙。为了提高分类准确性还需要更多的数据，需要在更大的数据集上训练模型。 ? 接下来，我使用了一个更庞大的数据集，有超过一百万个图像。...请注意，左侧的Hush Puppies狗（Basset）有更明显的特征，因此它的概率很高。 ? 如何确定猫的种类？牛津大学已经使用了多种种类的猫进行了模型的训练，因此使用该模型对猫进行分类没有问题。...下一步计划是寻找在新加坡发现的其他常见鸟类和动物的图像来训练模型，以便添加到模型的“知识数据库”中，有助于提高这两个组织的分类工具的性能。 ? 总之，使用神经网络模型可以进行图像分类。...深度学习模型非常擅长识别并提取图像上的特征。
本文除了对各类剪枝技术进行详解，还会以案例的形式来进行实验实操：修剪一个基于VGG-16模型的猫狗分类器。这个案例结果证明，剪枝后的模型在速度上比原来快了近3倍，而文件大小只有原来的1/4。...每一个卷积单元会根据其影响模型在验证数据集上的准确率程度而被分配一个分值，分值低的卷积单元会被过滤掉以达到剪枝的目的。卷积单元的剪枝与模型训练是迭代进行的。...➤利用泰勒排序方法对一个猫狗分类器进行剪枝 下面我们有一个迁移学习的任务，需要在一个相对较小的数据集上创建分类器模型（类似于这篇讲Keras的博文-https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html...➤总结 目前对神经网络模型进行剪枝的方法并不流行，但我却认为该方法是值得更多的关注和被用于实际的，我们的实验结果证实了在猫狗数据集上该方法的优越性。...实际上，有许多解决深度学习中的难题的方法也与之类似，尤其对于迁移学习而言，在一个限定的数据集上对模型做剪枝是一件非常有意义的事情。
图 8.8 显示了来自狗与猫数据集的样本。大小没有被修改：样本具有不同的大小、颜色、背景等。 毫不奇怪，最早的狗与猫 Kaggle 竞赛，即 2013 年，是由使用卷积网络的参赛者赢得的。...ImageNet 包含许多动物类别，包括不同品种的猫和狗，因此您可以期望它在狗与猫的分类问题上表现良好。...让我们通过使用在 ImageNet 上训练的 VGG16 网络的卷积基从猫和狗图片中提取有趣的特征，然后在这些特征之上训练一个狗与猫的分类器来实践这一点。...在围绕这个数据集的原始 Kaggle 竞赛中，这将是顶尖结果之一。然而，这并不是一个公平的比较，因为我们使用了预训练特征，这些特征已经包含了关于猫和狗的先前知识，而竞争对手当时无法使用。...即使在一个非常小的数据集上，也可以从头开始训练一个，并取得不错的结果。 卷积神经网络通过学习一系列模块化的模式和概念来表示视觉世界。 在一个小数据集上，过拟合将是主要问题。
今天来学习一下如何使用基于tensorflow和keras的迁移学习完成猫狗分类，欢迎大家一起前来探讨学习~ 说明：在此试验下，我们使用的是使用tf2.x版本，在jupyter环境下完成 在本文中，我们将主要完成以下任务...： 实现基于tensorflow和keras的迁移学习 加载tensorflow提供的数据集（不得使用cifar10） 需要使用markdown单元格对数据集进行说明 加载tensorflow提供的预训练模型...（不得使用vgg16） 需要使用markdown单元格对原始模型进行说明 网络末端连接任意结构的输出端网络 用图表显示准确率和损失函数 用cnn工具可视化一批数据的预测结果 用cnn工具可视化一个数据样本的各层输出一...1.猫狗数据集介绍： 猫狗数据集包括25000张训练图片，12500张测试图片，包括猫和狗两种图片。...在train文件夹里边是一些已经命名好的图像，有猫也有狗。而在test文件夹中是只有编号名的图像。
其实Jeremy在第一课的时候要求大家只是纯粹在服务器上简单地运行一下笔记本里的代码，感受下每一行代码产生的结果，并对CNN的工作流程有一个感性的认识即可，所以在lesson1的时候Jeremy并没有讲太多细节的东西...1.准备好data： 利用kaggle-CLI来下载猫狗大战的数据集，因为原始数据集并没有进行分门别类，所以Jeremy在dogs_cats_redux.ipynb上作了非常详细的操作，包括如何创建文件夹...2.finetune and training： finetune的作用在于，vgg模型在设计之初就被用于识别1000种物体，但我们的任务只要识别猫和狗两种物体，因此我们必须对模型进行修改，变成只输出两个结果的模型...但是vgg16输出的是1000个不同物体的概率，每次输出有1000个结果，我们在课程里只需要两个结果：猫和狗，所以要对这个模型进行小小的改动。...模型 from vgg16 import Vgg16 vgg = Vgg16() model = vgg.model 先获取训练集、验证集、测试集的batches以及data，储存在文件中，以备后续调用
1.一个有趣的例子：如何区分猫和狗？ 有很多图片集专门用来基准测试深度学习模型。...通过名字你也能猜到，这是一个猫狗标记图片集。 像其他的Kaggle比赛一样，我们会有两个文件夹： 训练数据文件夹：包含了25，000张猫和狗的图片。每张图片都在其文件名中有标记。...我们会用它来训练和验证我们的模型。 测试数据文件夹：包含了12，500张图片，根据数值ID来命名。对于数据集中的每一张照片，都要预测该图片中动物是狗的概率（1表示是狗，0表示是猫）。...这对检查模型质量大有帮助。 分类结果 在验证集上我们的准确率达到89.4%。训练/验证误差和准确率显示在下文。 考虑到我并没有在设计网络架构上投入太多时间，所以这个结果已经非常棒了。...我们设计了一个特定卷积神经网络，在验证数据上表现不错，准确率达89%。 然而有一个办法可以得到更好的分数。在一个包含猫狗照片的大型数据集上，下载预训练卷积神经网络的权重。
预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...比如：在ImageNet数据集上预训练过的用于图像分类的模型 VGG16、VGG19、ResNetV2、InceptionV3、MobileNetV2、DenseNet、NASNet等等模型。 ...top-1 accuracy和 top-5 accuracy 是指模型在 ImageNet 验证数据集上的性能； Depth 是指网络的拓扑深度；这包括激活层、批次规范化层等。...、导入数据集 使用谷歌开源的数据集，包含几千张猫和狗图像；然后把数据集分为训练集、验证集、测试集。...——数据增强 由于该数据集只有几千张猫和狗图像，属于小数据集，在模型训练时容易产生过拟合的；于是使用数据增强，对训练图像进行随机旋转和水平翻转，使得训练样本多样性。
不要在安装上浪费时间，将时间花在学习过程和执行过程上。 我们要来训练能够把 Kaggle 里面猫狗区分开来的网络。在这之前，我们要开始写一个简单的模型。这会帮助你了解 Keras 是怎么运行的。...我会从编码开始，你可能注意到了，在每行编码的前面都有些评论。这些评论的作用是解释一下每行编码到底在写些什么。为了运行这些编码，你可以用自己下载的猫狗数据集，也可以从 Kaggle 上下载数据集。...模型的运行情况很可能本身就不错，但我们还可以让它更完善。接着我们训练顶层。这些层其实和实际分类元素相关。我们在训练的数据集上训练层。我们可以把这个数据叫做领域特定。...Github gist 中获取 VGG16 的权重，你也可以在你的数据集中运行这个代码以获取 fc 模型权重文件，同时你还可以在分享的 VGG16 链接中获得一样的权重集。...我们采用的区分药物的模型，正是在 ImageNet 上训练的用于区分猫狗的模型。我希望你们能够把这些都用在实际操作中。
Kaggle概述与数据集下载：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 原外文教程：https://deeplizard.com/learn/video/bfQBPNDy5EM...在本次比赛中，您将编写一个算法来对图像是包含狗还是猫进行分类。...这对人类、狗和猫来说都很容易。您的计算机会发现它有点困难。 代码的注释很详细，可参考。...train_batches时由batch_size设置的 # One-Hot编码，classes=['cat', 'dog'] => 狗：[0,1]，猫：[1,0] # imgs, labels = next...，以及来自模型的测试集的预测标签传递给了混淆矩阵 # 可以通过调用test_batches.classes来访问测试集未打乱的真实标签 # 使用np.argmax(predictions, axis=-
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