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Tensorflow Pretrain Inception-Resnet-V2
Tensorflow Pretrain Inception-Resnet-V2
Tensorflow
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对Inception-Resnet-V2进行Pretrain。在Scene15数据集，亲测有效。
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Inception-resnet-v2
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Inception-resnet-v2的caffe版本训练相关包括：solver.prototxt，trainval.prototxt，对应预训练模型：inception-resnet-v2.caffemodel
ResNet的TensorFlow实现
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VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失
inception_resnet_v2 预训练模型
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ImageNet上训练好的 inception_resnet_v2_2016_08_30模型，imagenet，可用于图像识别
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当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！
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python+tensorflow+keras 基于Inception-v3模型迁移学习处理clatech256分类
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使用keras框架，对Inception-v3模型进行迁移学习，处理caltech256数据集的图像分类问题，现附上可执行代码，与大家分享。数据需要自己进行预处理，分为训练集和验证集。迭代次数都需要自行设定。提供train learning 和fun tune两种方法。
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Inception-ResNet-v2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，共有 825 层，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）...
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