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RSS订阅原创 基于resnet的图像分类检测和识别
本文介绍了一种使用ResNet-152模型进行图像分类的方案，其中运用了学习率衰减、迁移学习、交叉熵损失和数据增强等技术。考虑到数据集中的样本不够多，使用数据增强来增加数据集的多样性。比如，我们可以对每一张图片进行旋转、缩放、翻转等操作，来创造出新的图片，这样就可以在原有的数据集上增加更多的信息，帮助模型更好地学习。在卷积网络学习过程中，为减少梯度消失或者梯度爆炸的可能性，采用ResNet残差网络。
2023-12-18 21:00:32
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空空如也
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