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    浙江体彩6十l开奖号码: 有关艺术画作分类的 Kaggle 比赛经验分享

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    发表于 2018-12-4 08:02:22 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

      本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 :
      Classifying Artwork Images Kaggle Competition
      作者 |Terrance Whitehurst
      翻译 |M惠M
      校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹
      原文链接:
      //medium.com/@TerranceWhitehurst/classifying-artwork-images-kaggle-competition-8b3a98b4a341

      
    源代码!
      //github.com/Terrance-Whitehurst/Keras-Art-Images-Classification/blob/master/Keras%20Artwork%20Classification.ipynb
      概述!
      在这个项目中,我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。
      

      你将学到什么!
      使用keras库进行分类任务
      使用keras进行迁移学习
      数据增强

      
    我们开始吧!
      #1

      首先导入所有的依赖项。
      

      #2

      加载了训练和验证集以及艺术图像的类别。
      还设置了一些hyper参数,以便在培训和加载模型时使用。
      

      #3

      按类别将训练图像进行可视化。
      

      #4

      将来自不同类的一些图像进行可视化。
      

      #5

      使用for循环创建训练数据和测试数据。
      

      #6

      定义函数来加载数据集。
      

      #7

      使用keras的“ImageDataGenerator()”来增强数据。然后将训练数据与扩充相匹配。
      

      #8

      这是最终模型。它是一个两层网络,有两个密集的层和一个输出层。在我们完成模型架构之后,我们还必须在培训之前编译模型。
      

      #9

      这使用数据增强创建一个生成器。接下来调用“fit_generator()”来训练模型,并添加“history”,这样就可以可视化之后的训练。
      

      #10

      使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性。
      

      #11

      创建一个测试集来获得预测
      

      #12

      调用“predict()”来获得预测,然后创建一个分类报告和混淆矩阵,以查看模型做得有多好!雷锋网
      

      #13
      使用“plot_model()”来获得模型架构的图像,我将在下面显示。
      结论
      下面是我在这个项目中使用的可视化模型

      

      学习快乐!
      想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献?
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      //ai.yanxishe.com/page/TextTranslation/1283
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      这5种计算机视觉技术,刷新你的世界观迁移学习:如何将预训练CNN当成特征提取器新手必看:深度学习是什么?它的工作原理是什么?Python高级技巧:用一行代码减少一半内存占用
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