Python深度学习之计算机视觉（中）：利用预训练网络提高模型性能

人工智能

2023-10-26 03:12:42

当处理较小规模的图像数据集时，一种高效且广泛使用的策略是利用预训练网络构建深度学习模型。预训练网络是在更大数据集上预先训练好的神经网络，通常是针对图像分类任务。

预训练网络的优势

预训练网络具有以下优势：

缩短训练时间： 预训练网络的权重已包含了图像特征的丰富知识，这有助于新模型在更少的数据上训练时快速收敛。
提高模型性能： 预训练网络已学习了广泛的特征模式，即使在小数据集上，它也可以有效地提取有意义的特征。
避免过拟合： 预训练网络的权重已针对大型数据集进行了正则化，这有助于防止模型对特定训练集过拟合。

使用预训练网络构建深度学习模型

将预训练网络纳入深度学习模型的常见方法如下：

特征提取： 从预训练网络中提取卷积特征图，这些特征图包含图像的丰富特征表示。
微调： 使用训练集对预训练网络的特定层进行微调。这允许网络调整其权重以适应新任务。
分类： 添加一个新的分类器层，以执行特定于新任务的分类。

实例：使用 VGGNet 构建图像分类模型

以下是一个使用 VGGNet 预训练网络构建图像分类模型的示例：

import tensorflow as tf
from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Flatten, Dense

# 加载 VGGNet 预训练网络
vgg_model = VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))

# 提取卷积特征图
output = vgg_model.output

# 添加一个全连接层进行微调
output = Flatten()(output)
output = Dense(1024, activation='relu')(output)

# 添加分类层
output = Dense(3, activation='softmax')(output)

# 创建新的模型
model = Model(vgg_model.input, output)

# 微调网络
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)