<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> 讯享网
讯享网
optimizers是用于更新模型参数以最小化损失函数的算法
在train_images和test_images最后一个维度增加一个新的维度
这两行代码还将图像数据转换为浮点数类型
4.1创造模型
讯享网
4.2添加一个卷积层，该层有3个1x1的卷积核，激活函数为relu，并且指定了输入形状为28x28像素的单通道图像
4.3 将图像尺寸增加到56x56
讯享网
讯享网
ResNet50是一个预训练的卷积神经网络模型，
参数1：加载模型的权重
参数2：是否包括模型顶部的全连接层，设置False意味着不包括这些层，由此可以得到模型的特征提取部分
参数3：输入图像的尺寸
base_model.trainable = False
使ResNet50模型的所有层都不可训练
7.1放在模型的第一层添加到序列中，用于提取图像特征
讯享网
7.2在Keras中添加的一个全局平均池化层
7.3在Keras中添加的一个全连接层，使用softmax为激活函数
讯享网
- 和上一个博客的模型的内容一样，此处省略
讯享网
结果：
结果：
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/207062.html