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我使用 keras 进行迁移学习。这就是我所做的：

  • 加载没有顶部的预训练模型（Mobilnet）。
  • 建立一些层的模型，输入是mobilnet的输出，输出是softmax（分类任务）
  • 现在我在瓶颈图像上训练顶级模型作为输入（通过 mobilnet 之后）
  • 最后，我想将顶级模型和 mobilnet 连接到完整模型，获得图像并预测分类。

伪代码：

mnet=MobileNet(include_top=False,pooling='max',
weights='imagenet',input_shape=(224,224,3))
my_net = bottle_neck = Input(shape=(1024,)) 
some_layer = Dense(100 ,activation='relu')(bottle_neck)  
...
final_layer=Dense(6,activation='softmax')(prev_layers)

我的目标是连接 mobilnet，我的网络没有火车又重新开始谢谢你

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1 回答 1

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这在 Keras 文档中有所介绍，请参阅https://keras.io/applications/#fine-tune-inceptionv3-on-a-new-set-of-classes

关键是使用基础模型输出作为模型的输入（mnet.output），并将基础模型的到达层设置为trainable = False

于 2018-12-16T23:08:56.953 回答