【Deep Learning with Python】C5 遷移學習兩種方法
遷移學習 這本書寫得很好，我學到了很多keras遷移學習的技巧。 特徵提取的遷移學習 遷移學習方法二 微調 其中有很多非常值得參考的東西，爲了表達方便，我直接用書中的例子，一步步對模型進行改進。 前置背景 前面已經建立了一個識別貓和狗的模型，只使用了2000個樣本！ 前面一步中，原始卷積神經網絡識別結果是，val 0.7，超級過擬合，原因是數據實在太少。 引入數據增廣，val 0.8+，已經改善了
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