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DL之AlDL之AlexNet:利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)(二)

简介: DL之AlexNet:利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型)
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基于ImageDataGenerator实现数据增强


扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转、变形、归一化等。


扩充数据量:对图像作简单的预处理(如缩放,改变像素值范围);

随机打乱图像顺序,并且在图像集上无限循环(不会出现数据用完的情况);

对图像加入扰动,大大增大数据量,避免多次输入相同的训练图像产生过拟合。

优化训练效率:训练神经网络时经常需要将数据分成小的批次(例如每16张图像作为一个batch提供给神经网络),在ImageDataGenerator中,只需要简单提供一个参数 batch_size = 16。



类AlexNet代码

n_channels = 3

input_shape = (*image_size, n_channels)

input_layer = Input(input_shape)

z = input_layer

z = Conv2D(64, (3, 3))(z)

z = BatchNormalization()(z)

z = Activation('relu')(z)

z = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(z)

z = Conv2D(64, (3, 3))(z)

z = BatchNormalization()(z)

z = Activation('relu')(z)

z = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(z)

z = Conv2D(128, (3, 3))(z)

z = BatchNormalization()(z)

z = Activation('relu')(z)

z = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(z)

z = Conv2D(128, (3, 3))(z)

z = BatchNormalization()(z)

z = Activation('relu')(z)

z = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(z)

z = Flatten()(z) # 将特征变成一维向量

z = Dense(64)(z)

z = BatchNormalization()(z)

z = Activation('relu')(z)

z = Dropout(0.5)(z)

z = Dense(1)(z)

z = Activation('sigmoid')(z)



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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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