图 2：大型上游数据集（x 轴）和模型大小（气泡大小/颜色）对下游任务性能的影响：单独使大型数据集或模型可能会有损性能，因此二者需要同步增加 足够的预训练时间 我们还发现，在大型数据集上进行预训练时，训练时间也很重要...在微调过程中，我们依次在 30%、60% 和 90% 的迭代中将学习率衰减 1/10。 在数据预处理过程中，我们调整了图像大小、随机裁剪，并进行随机水平翻转（详情请参见表 1）。...图像来源：PikRepo 经 ImageNet 预训练的模型可以将照片正确归类为大象。同时，鉴于耳朵的尺寸，这头大象更有可能是印度象，而不是非洲象。...请注意，正确的标签“郁金香”并非 ImageNet 中的类，因此模型目前无法进行预测。让我们看看模型会将图像归入哪个类： ? 该模型预测了一个相似度非常高的类：“灯笼椒”。...简单起见，我们会使用 Keras，同时将在花朵数据集 (tf_flowers) 上对模型进行微调。
在本文中，我们将介绍如何基于已有的OCR（光学字符识别）模型，通过自己的数据集进行进一步优化。优化OCR模型可以提高其对特定任务和领域的准确性和适应性。以下是详细的步骤和方法。...1.3 数据预处理OCR模型的输入通常是图像，因此我们需要对图像进行预处理。这包括灰度化、二值化、归一化等操作。...这里我们以TensorFlow和Keras实现的CRNN模型为例。2.2 模型微调为了使OCR模型更好地适应我们的数据集，我们可以进行迁移学习和微调。...迁移学习是使用预训练模型的权重，然后在自己的数据集上进一步训练。...主要步骤包括数据集准备和预处理、模型选择和微调、模型评估、以及超参数调整。通过这些方法，可以显著提高OCR模型在特定任务上的性能。希望本文对你有所帮助，祝你在OCR模型优化的道路上取得成功！
下载数据并进行预处理 使用 Keras 高级 API 构建和训练图像分类器 下载 InceptionV3 卷积神经网络并对其进行微调 使用 TensorFlow Serving 为训练好的模型发布服务接口...预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练，通常用于完成大型的图像分类任务。直接使用预训练模型来完成我们的分类任务，我们也可以运用迁移学习的方法，只使用预训练模型的一部分，重新构建属于自己的模型。...3.4 对预训练网络进行微调 在上面的步骤中，我们仅在 InceptionV3 模型的基础上简单训练了几层网络，而且在训练期间并没有更新其卷积模块的网络权重。...注意：本节中的微调操作是针对预训练模型中的少量顶层卷积层进行的，所需要调节的参数量较少。...通过使用 Keras 库中的图像预处理工具，能够加载图像并将其转化为指定的大小。
这将确保您每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。...但是，请注意不要通过增强改变图像的含义。 图像预处理确保图像与模型期望的输入格式匹配。在微调计算机视觉模型时，图像必须与模型最初训练时的预处理方式完全相同。...当您使用预训练模型时，您需要在特定于您任务的数据集上对其进行训练。这被称为微调，是一种非常强大的训练技术。...在本教程中，您将使用您选择的深度学习框架对预训练模型进行微调： 使用 Transformers Trainer 对预训练模型进行微调。...使用 Keras 在 TensorFlow 中对预训练模型进行微调。 在原生 PyTorch 中对预训练模型进行微调。
迁移学习的流程 选择预训练模型： 首先，选择一个在大型数据集（如 ImageNet）上训练好的模型。这个模型已经学会了很多通用的特征，如图像中的边缘、颜色等。...微调模型： 然后，将这个预训练模型应用到你的任务中。你可以对模型进行“微调”——即保留大部分已经学到的知识，只调整最后几层，或者仅训练最后一层来适应你的任务。...迁移学习的实际应用 图像分类：许多人使用在大规模数据集（如 ImageNet）上训练的预训练模型，解决特定的图像分类任务（如植物识别、动物分类等）。这些模型已学到的图像特征在新任务中同样有效。...", test_images.shape) 这里就是对test的图像进行预处理。...具体来说，代码对训练数据应用了多种数据增强技术，以增加数据集的多样性，并创建数据生成器，便于模型在训练过程中批量加载图像。目的是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。
高级API构建和训练图像分类器模型 下载和微调InceptionV3卷积神经网络 使用TensorFlow服务为受过训练的模型提供服务 本教程中的所有代码都可以在Jupyter笔记本中的GitHub存储库中找到...下载预先训练的模型 将从Google开发的InceptionV3模型中创建一个基础模型，并在ImageNet数据集上进行预训练，这是一个包含1.4M图像和1000类Web图像的大型数据集。...()图层对基本模型（2x2x2048）在2x2空间位置上给出的特征进行平均，并将其转换为每个图像的单个2048元素向量。...现在编译模型以使用训练参数对其进行配置。编译模型后，现在可以在鲜花数据集上进行训练。 训练分类层 使用与训练简单CNN相同的步骤训练模型。绘制了训练和验证指标。...但是，仍然可以通过执行微调来改善此模型的性能。 微调预先训练好的网络 在上一步中，仅在Inception V3基础模型的基础上训练了几层。训练期间未预先更新预训练基础网络的权重。
翻译 | 霍晓燕 校对 | 杨东旭 整理 | 余杭 本部分属该两部系列中的第二部分，该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。...vgg_std16_model 函数的第一部分是 VGG 模型的结构。定义全连接层之后，我们通过下面一行将 ImageNet 预训练权重加载到模型中： ?...接下来，我们加载数据集，将其拆分为训练集和测试集，然后开始微调模型： ? 微调过程需要一段时间，具体取决于你的硬件。完成后，我们使用模型对验证集进行预测，并且返回交叉熵损失函数的分数。 ?...对我来说，我遇到了有趣的 Kaggle 比赛，要求候选人通过分析车载摄像头图像来识别注意力不集中的驾驶员。这是我尝试使用基于 Keras 微调的好机会。...按照上面列出的微调方法，结合数据预处理、数据增强和模型集成，我们团队在竞赛中获得了前 4% 的名次。 本文详细介绍了我们使用的方法和经验。 如果你有任何问题或想法，请随时留下评论。
新数据集相比于原数据集在样本量上较大，但内容非常不同：由于数据集很大，我们可以尝试从头开始训练一个深度网络。然而，在实际应用中，用一个预训练模型的网络权重来初始化新网络的权重，仍然是不错的方法。...在这种情况下，我们有足够的数据和信心对整个网络进行微调。 另外，在新数据集样本量较大时，你也可以尝试从头开始训练一个网络。 数据增强 数据增强方法能大大增加训练数据集的样本量和增大网络模型的泛化能力。...： 代码2 在上篇文章中，我们已经强调了在图像识别中预处理环节的重要性。...网络训练 现在我们开始训练，使用函数fit_generator同时实现迁移学习和微调。 代码7 我们将使用AWS上的EC2 g2.2xlarge实例进行网络训练。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。
例如，在图像分类任务中，可以将已经在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练好的模型迁移到一个特定领域的数据集（如医学图像）上进行微调。2....利用大规模数据集的预训练模型迁移学习的最常见方法是在大规模数据集（如ImageNet、COCO）上进行预训练，然后将预训练的模型用于小数据集的任务。...通过在源任务上训练得到的预训练模型，我们只需对最后一层（或部分层）进行微调，使得模型能够更好地适应目标任务的特征。微调通常只需要较少的训练数据，因为大部分的特征已经在预训练阶段学习到。3....为了解决这个问题，研究者提出了以下方法：微调策略：通过在目标任务上对模型进行微调，逐步适应目标任务的特征。微调时，可以逐层冻结模型的部分参数，使得模型能够保持源任务学到的知识，同时调整适应目标任务。...数据集：我们使用一个包含2000张肺部CT影像的小数据集，目标是对肺部结节进行分类。迁移学习方法：选择预训练的ResNet50模型，冻结前面几层并对最后的全连接层进行微调。
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。...如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。...这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。...之所以叫微调，是因为它只是略微调整了所复用模型中更加抽象的表示，以便让这些表示与新的任务更加相关。...微调模型的步骤如下： 1）在已经训练好的基网络上添加自定义网络； 2）冻结基网络； 3）训练所添加的部分； 4）解冻基网络的一些层； 5）联合训练解冻的这些层和添加的部分。
同时，使用VGG16最大的好处是大大减少了训练时间，只需要针对dense layer进行训练，所需时间基本可以忽略。 4.怎样使用预训练模型？ 当在训练经网络的时候我们的目标是什么？...既然预训练模型已经训练得很好，我们就不会在短时间内去修改过多的权重，在迁移学习中用到它的时候，往往只是进行微调(fine tune)。...在修改模型的过程中，我们通过会采用比一般训练模型更低的学习速率。 5. 微调模型的方法 特征提取 我们可以将预训练模型当做特征提取装置来使用。...采用预训练模型的结构 我们还可以采用预训练模型的结构，但先将所有的权重随机化，然后依据自己的数据集进行训练。 训练特定层，冻结其他层 另一种使用预训练模型的方法是对它进行部分的训练。...然而，因为实际数据与预训练模型的训练数据之间存在很大差异，采用预训练模型将不会是一种高效的方式。 因此最好的方法还是将预处理模型中的权重全都初始化后在新数据集的基础上重头开始训练。
参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。 ...图像预处理 运用ImageDataGenerator类对图像进行预处理，通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将不断循环（按批次）。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。 正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。...可视化Visualization Keras提供了一些可视化的功能，可以通过plot_model绘制模型的图像并保存，也可以通过Keras的Model上fit方法返回的History对象将训练历史进行可视化...应用Applications Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调，可用的模型有（在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型）Xception
利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终完全连接层捕获与解决新任务相关的信息。...当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。
迁移学习可以使用现有的预训练图像分类模型来加快训练速度，它只需要重新训练最后一个分类层，并借此确定图像所属类别即可。...迁移学习图解 现在我们能用 TensorFlow 2.0 的高级 Keras API 快速构建图像分类模型。因为用了迁移学习，我们可以用预训练的 MobileNetV2 模型作为特征检测器。...训练模型 TensorFlow 2.0 中的 tf.keras API 现在完全支持 tf.data API，所以训练模型时可以轻松使用 tf.data.Dataset。...迁移学习 30 个 epoch 的准确率和损失。 模型的微调 接着我们试着进一步提高模型的准确率。当我们在使用迁移学习时，我们只要在固定 MobileNetV2 的情况下训练新的分类层即可。...如果一开始没有固定权重，那模型会因新分类层的随机初始化而「忘掉」开始时所有的知识。不过既然我们已经先训练了分类层，那么我们就可以解除对预训练层级的固定，从而根据特定的数据集对模型进行微调。
迁移学习的核心思想是利用已有的模型或知识，减少在目标任务中对大规模标注数据的依赖，提高学习效率和模型性能。...1.3 迁移学习的优势 迁移学习相比于传统机器学习方法具有以下优势： 减少标注数据需求：通过利用源任务中的知识，可以在目标任务中减少对大量标注数据的需求。...提高模型性能：在目标任务中数据稀缺或训练资源有限的情况下，迁移学习能够显著提升模型的泛化能力和预测准确性。 加快模型训练：通过迁移预训练模型的参数，可以减少模型训练时间和计算成本。...(x_test, y_test) print(f'测试准确率: {test_acc}') 2.2 微调（Fine-Tuning） 微调是迁移学习的一种常用方法，通过在目标任务的数据上继续训练预训练模型的部分或全部层...在医疗影像分析任务中，迁移学习通过利用在大规模自然图像数据集上预训练的模型，可以显著提高在小规模医疗影像数据集上的分类或检测性能。
几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神经网络模型（特别是VGG16）对图像进行分类的教程，这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的...这些已集成到（先前是和Keras分开的）Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象（例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等），准确率非常高。...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。...用Python和上述Keras库来给图像分类 让我们学习如何使用Keras库中预训练的卷积神经网络模型进行图像分类吧。 新建一个文件，命名为classify_image.py，并输入如下代码： ?...在以下示例中，我们使用预训练ResNet架构，可以看下top-5概率值： ? ResNet正确地将ClintEastwood持枪图像分类为“左轮手枪”，概率为69.79％。
迁移学习是一种利用在一个任务中学到的知识来帮助解决另一个任务的方法。在机器学习和深度学习中，迁移学习特别有用，因为它可以大幅减少训练模型所需的数据和时间。...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....预训练的模型（如U-Net、ResNet）在CT扫描和MRI图像的器官分割任务中表现出色，可以辅助医生进行诊断和治疗规划。...6.在目标数据集上训练模型，必要时解冻部分层进行微调。 7.使用验证集或测试集评估模型性能，并调整训练策略。 8.将经过微调和评估的模型部署到生产环境。 4....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。
不可否认的是，默认的Frozen的BN的行为在迁移学习中确实是有training这个坑存在的，个人认为fchollet的修复方法更简单一点，并且这种方式达到的效果和使用预训练网络提取特征，单独训练分类层达到的效果是一致的...假设你现在要训练一个分类器来解决猫狗二分类问题，其实并不需要几百万张猫猫狗狗的图片。你可以只对预训练模型顶部的几层卷积层进行微调。...因为预训练模型是用图像数据训练的，底层卷积层可以识别线条，边缘或者其他有用的模式作为特征使用，所以可以用预训练模型的权重作为一个很好的初始化值，或者只对模型的一部分用自己数据进行训练。 ?...尽管网络在训练中可以通过对K+1层的权重调节来适应这种变化，但在测试模式下，Keras会用预训练数据集的均值和方差，改变K+1层的输入分布，导致较差的结果。...预处理在generator之外进行，因为keras2.1.5中有一个相关的bug，在2.1.6中修复了。
包括： 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络，convnets，深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型...训练后为82%。更有效的方法是用已训练好的模型最特征提取---准确率90%～96%，或者微调已训练好的网络做特征提取(97%)。这三种方法有助于在小数据集上的模型训练。...注意-生成器无限期地生成这些批次：它在目标文件夹的图像上无休止地循环。 使用generator数据生成器对模型进行训练。使用fit_generator方法，对于数据生成器来说，相当于fit方法。...使用预训练卷积网络 在小图像数据集上使用深度学习的一种常见且高效的方法是使用预训练网络。预训练网络是先前在大型数据集上训练的已保存网络，通常是处理大规模图像分类任务。...模型微调Fine-tuning 另一种广泛使用的模型重用技术，对特征提取的补充，就是模型参数微调。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...一般来说，如果我们的数据集在上下文中与预训练模型的训练数据集没有明显不同，我们应该进行微调。...找到这些预训练模型的最好方法是用 google 搜索特定的模型和框架。但是，为了方便您的搜索过程，我将在流行框架上的常用预训练 Covnet 模型放在一个列表中。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
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