6、提升图像分类准确率：迁移学习微调与集成方法

提升图像分类准确率：迁移学习微调与集成方法

1. 迁移学习与微调

1.1 替换全连接层头部

在使用预训练模型进行迁移学习时，我们通常会替换模型的全连接层头部。以 VGG16 为例，其原始的全连接层头部由两组 4096 个全连接层组成，而我们新定义的全连接层头部相对简单。这是因为在大多数微调问题中，我们的目标不是复制原始网络的头部，而是简化它，以便更轻松地进行微调。头部的参数越少，我们就越有可能将网络正确地调整到新的分类任务上。

1.2 微调 VGG16 于 Flowers - 17 数据集的详细步骤

1.2.1 导入必要的包

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from pyimagesearch.preprocessing import ImageToArrayPreprocessor
from pyimagesearch.preprocessing import AspectAwarePreprocessor
from pyimagesearch.datasets import SimpleDatasetLoader
from pyimagesearch.nn.conv import FCHeadNet
from keras.preprocessing.image import ImageDataGe