在Keras中,我们可以通过以下步骤来更改预先训练的CNN模型中的层的输出:
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense
from keras.applications import VGG16
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
这里的include_top=False
表示不包含顶部的全连接层,只加载卷积层。
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
x = base_model.output
x = Dense(256, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
这里我们在模型的输出层之前添加了一个全连接层(256个神经元,激活函数为ReLU),然后添加了一个与分类类别数相等的输出层(使用softmax激活函数)。
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
这里我们使用原始模型的输入和新的输出层创建了一个新的模型。
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