使用 Keras 应用程序中的模型，无需预先训练权重

Question

Keras 应用程序提供了一些最流行的模型架构的实现，并在一些最流行的数据集上预训练了权重。这些预定义的模型对于类似于模型训练数据集的问题的迁移学习非常方便。

但是，如果我遇到一个非常不同的问题并且想要在新数据集上完全训练模型怎么办？如果我没有预训练的权重，如何使用应用程序中的模型根据我自己的数据集从头开始训练？

Answer 1

您可以将 None 分配给权重变量，例如使用 inception V3 架构。

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

include_top=False将允许您使用自定义网络训练顶层。

weights='None'意味着我们正在没有任何权重的情况下进行训练，如果您想使用 imagenet 权重进行训练，请将其设置为weights='imagenet'