14、MiniGoogLeNet与Tiny ImageNet挑战实战

MiniGoogLeNet与Tiny ImageNet挑战实战

在深度学习领域，模型的训练和优化是一个复杂而关键的过程。本文将详细介绍MiniGoogLeNet在CIFAR - 10数据集上的实验，以及Tiny ImageNet挑战的相关内容，包括数据集的下载、结构解析和HDF5文件的创建。

MiniGoogLeNet在CIFAR - 10上的实验

在CIFAR - 10数据集上使用MiniGoogLeNet进行实验，需要进行一系列的准备工作，包括数据增强、回调函数的构建、模型的初始化和训练等步骤。

1. 数据增强与回调函数构建

在训练模型之前，我们需要对数据进行增强处理，以提高模型的泛化能力。同时，构建回调函数来监控训练进度和更新学习率。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

aug = ImageDataGenerator(rotation_range=18, zoom_range=0.15,
                         width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2,
                         shear_range=0.15, horizontal_flip=True,
                         fill_mode="nearest")

# 构建回调函数
import os
figPath = os.path.sep.join([args["output"], "{}.png"