迁移学习 迁移学习的原理 迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它的核心思想是将已经学到的知识应用到新的任务上。这就像是从一个领域的经验中借鉴来帮助解决另一个相关的任务。...在机器学习中，迁移学习的过程也类似：它利用在一个任务上训练得到的模型，来加速另一个相关任务的学习。 为什么使用迁移学习？ 数据有限： 有时候，收集和标注大量数据是非常困难的。...Softmax 层：用于最终的分类输出。 本次迁移学习使用vgg16为例，再其架构上进行部分微调以适用于本次任务。...shape=(150, 150, 3)) # 加载VGG16模型，不包含顶层（即不包含全连接层），并设置输入形状 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top...然后，我们在这些卷积层的基础上添加了一些自定义的层，帮助模型进行特定的分类任务。
一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。...3、我们保留的是除了全连接的所有层。 4、选择数据生成器，在真正使用的时候才会生成数据，加载到内存，前面yield只是做了一个标记 ? ...代码： # 使用迁移学习的思想，以VGG16作为模板搭建模型，训练识别手写字体 # 引入VGG16模块 from keras.applications.vgg16 import VGG16 # 其次加载其他模块...类对象，我们构建的模型会将VGG16顶层（全连接层）去掉，只保留其余的网络 # 结构。...自定义的网络层： ?
基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...(224, 224) 像素，因为我们想尝试像 VGG-16 这样的迁移学习模型，同时已经以 RGB 格式捕获了图像。...使用没有顶层的 VGG-16 架构，我们现在可以添加我们的自定义层。为了避免训练 VGG-16 层，我们给出以下命令： layers.trainable = False。...将在 VGG-16 模型的顶层添加自定义层，然后我们将使用此迁移学习模型来预测它是否是授权所有者的脸。自定义层由输入层组成，它基本上是 VGG-16 模型的输出。...我们将使用池化层对卷积层中的层进行下采样。2 个完全连接的层与激活一起用作 relu，即在样本通过展平层后的密集架构。
/- 训练图像 Test/ - 测试图像 模型思路 由于是要进行图像的二分类任务，因此考虑使用迁移学习，将vgg16中的卷积层和卷积层的参数完全迁移过来，不包括顶部的全连接层，自己设计适合该任务的头部结构...尽管计算量大、参数众多，但它因其简单而高效的结构，仍广泛应用于迁移学习和其他计算机视觉任务中。 源码+解析 第一步，导入所需的库。...第四步，设计模型结构 from tensorflow.keras.regularizers import l2 # 加载预训练的VGG16卷积基（不包括顶部的全连接层） vgg16_model = VGG16...模型的迁移学习框架，用于图像分类任务。...首先，加载了预训练的VGG16卷积基（不包括全连接层），并通过设置include_top=False来只使用卷积部分，从而利用其在ImageNet数据集上学到的特征。
如何运用迁移学习 迁移学习涉及到使用一个在相关任务上训练过的模型的全部或部分。 Keras提供了一系列预先训练的模型，可以通过Keras应用程序API全部或部分地加载和使用这些模型。...一个有用的迁移学习模型是VGG模型之一，例如VGG-16，它有16层，在开发时在ImageNet照片分类挑战中取得了最好的成绩。...这可以通过加载VGG-16模型，从模型的输出端移除全连接层，然后添加新的全连接层来解释模型输出并做出预测来实现。...这意味着加载的模型在最后一个最大池化层结束，之后我们可以手动添加Flatten图层和新分类器完全连接的图层。...在这种情况下，不需要进行大量的训练，因为只有新的完全连接和输出层具有可训练的权重。因此，我们将训练时期的数量固定为10。 VGG16模型在特定的ImageNet挑战数据集上进行了训练。
作者对疟疾的检测原理以及迁移学习理论进行了介绍，并使用VGG-19预训练模型，进行了基于特征提取和基于参数微调的迁移学习实践。 前言 "健康就是财富"，这是一个老生常谈的话题，但不得不说这是一个真理。...在引入强大的迁移学习之前，我们先简要讨论一下 VGG-19 的结构。...理解VGG-19模型 VGG-19 是一个具有 19 个层（包括卷积层和全连接层）的深度学习网络，该模型基于 ImageNet 数据集进行训练，该数据集是专门为图像识别和分类所构建的。...个隐层神经元的全连接层，接着连接了一个具有 1000 个隐层神经元的全连接层， 最后一个全连接层的每个神经元都代表 ImageNet 数据集中的一个图像类别。...由于我们需要使用新的全连接层来分类疟疾，因此我们不需要最后的三个全连接层。我们更关心的是前五个块，以便我们可以利用 VGG 模型作为有效的特征提取器。
引言迁移学习和领域自适应是深度学习中的两个重要概念。迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。...本文将通过一个详细的教程，介绍如何使用Python实现迁移学习和领域自适应。环境准备首先，我们需要安装一些必要的库。我们将使用TensorFlow和Keras来构建和训练我们的模型。...我们将冻结预训练模型的大部分层，只训练顶层的全连接层。...import Dense, Flatten# 加载预训练的VGG16模型，不包括顶层的全连接层base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False...我们首先使用预训练的VGG16模型进行迁移学习，然后通过对抗性训练实现领域自适应。这些技术可以帮助我们在不同的任务和数据分布上构建更强大的深度学习模型。
作为特征提取器的现成预训练模型 深度学习系统和模型属于层叠架构，在不同层学习不同的特征。接着这些层最后连接最终层（在监督学习情形下通常是一个全连接层）以得到最终输出。...理解VGG-16模型 VGG-16模型是基于ImageNet数据集的16层（卷积层和全连接层）网络，用于图像识别和分类。...由于我们将使用自己的全连接密集层预测图像是猫还是狗，所以我们不需要最后三层。我们更关心前五块，以便将VGG模型作为高效的特征提取器使用。...作为特征提取器的预训练CNN模型 让我们用Keras加载VGG-16模型，并冻结卷积块以直接作为图像特征提取器使用。...首先，让我们加载必要的依赖和保存的模型。
了解VGG-19模型 VGG-19模型是一个19层（卷积和完全连接）深度学习网络，建立在ImageNet数据库上，该数据库是为图像识别和分类而构建的。...VGG-19模型架构 清楚地看到总共有16卷积层使用3 x 3卷积滤波器以及用于下采样的最大池层，并且每层中总共有两个完全连接的隐藏层4096单元，后面是密集的1000单元层，其中每个单元代表一个ImageNet...不需要最后三层，因为将使用自己的完全连接的密集层来预测疟疾。更关注前五个块，以便可以利用VGG模型作为有效的特征提取器。...模型2：预训练模型作为特征提取器 为了构建这个模型，将利用TensorFlow加载VGG-19模型，并冻结卷积块以便可以将其用作图像特征提取器。将在末尾插入自己的密集层以执行分类任务。...除此之外还将介绍图像增强的概念。图像增强背后的想法与名称听起来完全一样。从训练数据集加载现有图像并对它们应用一些图像变换操作，例如旋转，剪切，平移，缩放等，以生成现有图像的新的，更改的版本。
在下一节中，我们将学习如何使用迁移学习为自定义图像训练模型以进行预测，而不是从直接从 ImageNet 数据集开发的模型中进行推断。...另一种更有效的方法（称为迁移学习）是从基本模型中提取特征向量，而无需在 ImageNet 数据集上训练顶层，然后添加我们的自定义全连接层，包括激活，退出和 softmax，构成我们的最终模型。...从大型模型迁移学习的特征映射，然后通过微调高阶模型参数在我们自己的数据集上对其进行自定义的整个过程称为迁移学习。...在我们的案例中，我们将使用我们自己的自定义家具数据，该数据用于在“第 6 章”，“使用迁移学习的视觉搜索”中使用 Keras 对图像进行分类： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...加载没有顶层的 VGG19 模型（类似于我们在“第 6 章”，“使用迁移学习的视觉搜索”中所做的工作），并列出该层的名称。 VGG19 中的卷积层具有特征提取功能，而全连接层执行分类任务。
以下是迁移学习的简要步骤： 1.选择在类似任务上表现优异的预训练模型（如VGG、ResNet、BERT等）。 2.使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）加载预训练模型。...3.冻结预训练模型的部分或全部层，以保留其学到的特征。 4.在预训练模型基础上添加新的层，以适应目标任务。 5.选择优化器、损失函数和评估指标，编译模型。...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。...VGG16模型，不包括顶层的全连接层 conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3)...加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。
迁移学习是对在给定任务上训练的网络进行微小调整以执行另一个类似任务的过程。在我们的案例中，我们使用经过训练的ResNet-50模型对ImageNet数据集中的图像进行分类。...它是一种基于残余连接的50层深度神经网络架构，残连接差是为每层增加修改的连接（注意，是修改）。 让比赛开始吧！ 我们通过七个步骤完成Alien vs....我们保持所有ResNet-50的卷积层不变，仅训练最后两个完全连接（稠密）层。由于我们的分类任务只有2个类，我们需要调整最后一层（ImageNet有上千个）。...也就是说，我们： 加载预训练好的网络，减掉头部并固定权重， 添加自定义稠密层（我们选择128个神经元的隐藏层）， 设置优化器和损失函数。...中，我们可以从JSON文件加载模型，而不是在Python中创建它（至少在我们不使用自定义层时不需要这样）。
不过，在预训练的模型（VGG16、VGG19、ResNet50、Inception V3 与 Xception）完全集成到Keras库之前(不需要克隆单独的备份)，我的教程已经发布了，通过下面链接可以查看集成后的模型地址...这些模型通过迁移学习技术（特征提取,微调(fine-tuning)），对ImaegNet以外的数据集有很强的泛化能力。 VGG16 与 VGG19 ?...最后三层分别是2个有4096个神经元的全连接层和一个softmax层。...“16”和“19”表示网络中的需要更新需要weight（要学习的参数）的网络层数（下面的图2中的列D和E）,包括卷积层，全连接层，softmax层： ?...VGG19能够以91.76％的概率将输入图像正确地分类为“convertible”。
running_loss += loss.item() print(f'Epoch {e+1}, Loss: {running_loss/len(trainloader)}') 在上面的代码中，我们使用了一个简单的三层全连接网络来对...进行迁移学习 Keras非常适合进行迁移学习，以下是使用预训练的VGG16网络进行迁移学习的示例： from tensorflow.keras.applications import VGG16 from...tensorflow.keras import models, layers # 加载预训练的VGG16模型（不包括顶部的全连接层） base_model = VGG16(weights='imagenet...layer.trainable = False # 添加自定义的全连接层 model = models.Sequential() model.add(base_model) model.add(layers.Flatten...我们通过实例代码详细讲解了如何使用这些框架来实现经典的深度学习模型，并进一步介绍了模型调试、优化、迁移学习、以及实际应用案例。
让我们在 数据量不大、资源也不够的情况下，也可以训练很好的模型。 迁移学习，顾名思义，就是把别人的模型，迁移过来，来学习自己的任务。...比方说，我们可以把在ImageNet上用千万张图片训练好的VGG拿过来（可以识别1000个种类），把最后两个FC层（全连接层）给拿掉，换成我们自己定义的FC层和输出层，其他的层则保持结构不变，参数也采用之前的参数...在keras中，已经内置了一些著名的模型的结构，比如VGG19，因此我们可以直接通过keras.applications调用。 2....include_top = False表示去掉模型的最后的全连接层（一般是两层，其中一个是Softmax输出层）。...因此，我们用VGG来做迁移学习，显然是“杀鸡用牛刀”，所以我们简单地训练20来次，就可以达到很高的准确率，如果使用GPU的话，那10分钟的训练，估计准确率就可以接近100%了（我的猜测）。
这些模型能够学习到非常通用的特征，如图像中的边缘、角点等，这些特征对于许多不同的任务都是通用的。常见的预训练模型有：VGG16/VGG19：经典的卷积神经网络，通常用于图像分类任务。...这种方法的好处是，预训练的前几层已经学会了图像中低级别的特征，因此我们不需要从头开始学习这些特征。微调通常涉及以下几个步骤：冻结部分层：冻结模型的前几层，只训练后面的全连接层。...通过迁移学习，研究人员和开发者可以使用在大规模数据集上训练的预训练模型（如ResNet、VGG、Inception等），然后对其进行微调，应用于特定的计算机视觉任务，如人脸识别、目标检测、医学影像分析等...我们将使用Keras和TensorFlow框架，加载预训练的ResNet50模型，并在CIFAR-10数据集上进行微调。步骤概述：加载预训练模型（ResNet50）。...ResNet50模型（不包含顶部的全连接层）base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(32, 32
迁移学习的原理 迁移学习的核心思想是将已经在一个任务上学习到的知识迁移到另一个相关任务上，以加速学习过程并提高性能。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import VGG16 from tensorflow.keras.layers...import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.models import Model # 加载预训练的VGG16模型，去掉顶层分类器...模型，并在其基础上添加了自定义的顶层分类器。...通过锁定预训练的层，我们只训练顶层分类器，从而实现了迁移学习。 拓展应用与挑战 随着迁移学习的发展，越来越多的应用场景被探索出来。
它通过卷积层、池化层和全连接层对图像进行特征提取和分类。下面是一个简单的CNN模型，用于对CIFAR-10数据集进行图像分类。...最后，通过两个全连接层进行分类。2. 风格迁移（Style Transfer）风格迁移是图像生成的一个重要应用。它通过将一幅图像的内容与另一幅图像的风格结合，生成新的图像。...其背后的核心技术是卷积神经网络和基于梯度优化的图像重构。2.1 风格迁移的基本原理风格迁移算法通常包括以下步骤：提取特征：使用预训练的CNN模型（如VGG-19）提取内容图像和风格图像的特征。...通过训练，模型学习如何从噪声中生成逼真的图像。7. 风格迁移（Style Transfer）风格迁移（Style Transfer）是指将一种图像的内容与另一种图像的风格相结合，生成新的图像。...import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 加载VGG19模型vgg = tf.keras.applications.VGG19
我们使用TensorFlow和Keras分别来实现图像风格迁移，主要用到深度学习中的卷积神经网络，即CNN 准备 安装包 pip install numpy scipy tensorflow keras...，因此可以考虑将各个卷积层的输出作为图像的内容 以VGG19为例，其中包括了多个卷积层、池化层，以及最后的全连接层 ?...风格损失函数 风格是一个很难说清楚的概念，可能是笔触、纹理、结构、布局、用色等等 这里我们使用卷积层各个特征图之间的互相关作为图像的风格，以conv1_1为例 共包含64个特征图即feature map...这里我们使用conv1_1、conv2_1、conv3_1、conv4_1、conv5_1五个卷积层，进行风格损失函数的计算，不同的权重会导致不同的迁移效果 总的损失函数 总的损失函数即内容损失函数和风格损失函数的加权...Keras实现 Keras官方提供了图像风格迁移的例子 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/neural_style_transfer.py
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
