小编Mic*_* S.的帖子

我的任务是根据缺陷对种子进行分类。我有 7 个类的大约 14k 图像（它们的大小不相等，有些类有更多照片，有些类有更少）。我尝试从头开始训练 Inception V3，准确率约为 90%。然后我尝试使用带有 ImageNet 权重的预训练模型进行迁移学习。我inception_v3从applications没有顶级 fc 层的情况下导入，然后在文档中添加了我自己的层。我以以下代码结束：

# Setting dimensions
img_width = 454
img_height = 227

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# PART 1 - Creating Model #
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# Creating InceptionV3 model without Fully-Connected layers
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape = (img_height, img_width, 3))

# Adding layers which will be fine-tunned
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(7, activation='softmax')(x)

# Creating final model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# …