文件名称：CNN_Lab2:CNN实验室2的做法
文件大小：629KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-07 20:27:58
Python
2号实验室工作。 实验室工作的目的：使用“转移学习”学习技术训练神经网络[1]。 任务： 使用示例[2]，训练神经网络EfficientNet-B0 [3,4,5]（随机初始逼近）来解决食品101图像分类的问题[6]。 使用[2]和“转移学习” [7]训练技术，训练EfficientNet-B0神经网络（基于imagenet图像进行预训练）以解决Food-101图像分类问题。 注意：在本实验中，BATCH_SIZE已从256更改为64。 1.使用示例[2]，训练神经网络EfficientNet-B0 [3,4,5]（随机初始逼近），以解决食物分类101 [6]的图像分类问题。 神经网络架构： 输入数据（图像尺寸224x224像素）： inputs = tf.keras.Input(shape=(RESIZE_TO, RESIZE_TO, 3)) // 224x224x3
【文件预览】：
CNN_Lab2-main
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--------f101-1618667255.514618()
----graphs()
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----train_after_avg.py(3KB)