9、深度学习模型：从图像分类到循环神经网络

深度学习模型：从图像分类到循环神经网络

1. 图像分类模型比较

1.1 VGG16模型

VGG16模型在训练和验证中的表现如下：训练准确率为0.8278，验证准确率为0.7500（第24个epoch）。其ROC曲线下面积（AUC）约为0.807，整体准确性约为74%。不过，从内存和速度角度来看，加载和训练VGG16网络的成本很高。

1.2 VGG19模型

VGG19是在ImageNet数据集上训练的卷积神经网络，有19层，能将图像分为多达1000个类别，比VGG16更新且多了三层。其最终指标如下：
| 指标 | 值 |
| ---- | ---- |
| loss | 0.4062 |
| accuracy | 0.8333 |
| val_loss | 0.9118 |
| val_accuracy | 0.8000 |

可以看出，验证准确率比VGG16差，但ROC曲线下面积比VGG16高，不过训练时间更长，占用内存更多。

1.3 InceptionV3模型

InceptionV3架构由Google团队提出，其初始版本为GoogleNet，后续有Inception vN版本。InceptionV3的权重为96MB，小于VGG和ResNet等网络。以下是其模型实现代码：

# Model
input_shape = (IMAGE_SIZE2, IMAGE_SIZE2, 3)
inputs = Input(input_shape)
inceptionv3