基于VGG16的迁移学习在服装分类中的应用

最新推荐文章于 2025-11-25 03:28:10 发布
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文章标签： 迁移学习 分类 neo4j 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VnReact/article/details/133184342
本文介绍了如何运用迁移学习，特别是基于VGG16的模型，解决服装分类问题。通过加载Fashion-MNIST数据集，对图像进行预处理，加载预训练的VGG16模型进行微调，编译并训练模型，最终实现高效的服装分类。这种方法在数据集小的情况下也能获得良好结果，节省训练时间并提高准确性。

迁移学习是一种利用已经训练好的神经网络模型，在新任务上进行微调的技术。这种方法通常能够加快模型的训练速度，并且在数据集较小的情况下也能取得不错的结果。在服装分类问题中，我们可以利用迁移学习来构建高效准确的模型。本文将介绍如何使用基于VGG16的迁移学习进行服装分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个包含各种服装类别的大规模数据集。例如，我们可以使用Fashion-MNIST数据集，该数据集包含10个不同类别的服装图像。可以通过以下代码加载Fashion-MNIST数据集：

from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

# 加载Fashion-MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test
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本文在Pytorch环境下利用随机森林算法、MobileNet-V1、ResNet-18、VGG16以及DLA-34网络模型对Fashion MNIST数据集进行训练和测试。文章首先简要介绍了上述数据集以及五种模型的基本原理，然后基于Fashion MNIST数据集构建具体的算法和模型结构并进行图像分类任务，最后从测试精度、模型损失值、训练速度、参数量等方面对模型和数据集进行了分析。
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