Используйте модели из Keras Applications без предварительно подготовленных грузов.

Question

Приложения Keras предоставляют реализации некоторых из самых популярных архитектур моделей с весами, предварительно подготовленными для некоторых из самых популярных наборов данных.Эти предопределенные модели очень удобны для переносного обучения задач, которые похожи на наборы данных, на которых обучались модели.

Но что, если у меня возникла совсем другая проблема и я хочу полностью обучить модели на новом наборе данных?Как я могу использовать модели в Приложениях для обучения с нуля на основе моего собственного набора данных, если у меня нет предварительно подготовленных весов?

Answer 1

Вы можете присвоить None переменной weights, например, в начальной архитектуре V3.

keras.applications.inception_v3.InceptionV3(include_top=False, weights='None', input_shape=input_shape = (img_width, img_height, 3))

include_top=False позволит вам обучить верхний слой вашей пользовательской сети.

weights='None' означает, что мы тренируемся без каких-либо весов, если вы хотите тренироваться с использованием веса imagenet, вы устанавливаете его на weights='imagenet'