并添加“history”

2019-03-28 15:00栏目:艺术

  我们还必须在培训之前编译模型。用卷积神经网络就可以!这样就可以可视化之后的训练。有两个密集的层和一个输出层。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”,

  在这个项目中,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。

  调用“predict()”来获得预测,然后创建一个分类报告和混淆矩阵,以查看模型做得有多好!雷锋网

  在我们完成模型架构之后,接下来调用“fit_generator()”来训练模型,这使用数据增强创建一个生成器。它是一个两层网络,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】:这5种计算机视觉技术,并添加“history”,刷新你的世界观迁移学习:如何将预训练CNN当成特征提取器新手必看:深度学习是什么?它的工作原理是什么?Python高级技巧:用一行代码减少一半内存占用这是最终模型。

  

并添加“history”

  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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