熟悉我的博友都知道,最近我在写一个[《TF2.0深度学习实战:图像分类/目标检测》](https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/104700834)的小白教程。但是就在上一期实现[ResNet](https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/105583526)的过程中,由于电脑性能原因,我不得不选择层数较少的ResNet-18进行训练。但是很快我发现,虽然只有18层,传统的训练方法仍然很耗时,甚至难以完成对101层的ResNet-101的训练。
  出于这个原因,这一次,我将采用一种巧妙的方法——迁移学习来实现。即在预训练模型的基础上,采用很深的深度残差网络ResNet-101,对如下图所示的花数据集进行训练,快速实现对原始图像的分类和预测,最终预测精确度达到了惊人的98%。
代码已经上传仓库,具体实现过程和详细讲解,可参考我的博客:[震惊!!掌握这个技巧,轻松训练好一个100层的超深神经网络!](https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/105665214)
预训练模型下载链接:[ResNet-101预训练模型](https://pan.baidu.com/s/1KYgGBH_MCvMQ3oGxBpIeHw), 提取码:dg2m
数据集下载链接:[花分类数据集](https://pan.baidu.com/s/1YLjWX0z09brMewe-kKbWZg), 提取码:9ao5
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DenseNet
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ResNet
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心梓
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