使用inception模型进行迁移学习

最新推荐文章于 2025-11-14 15:29:24 发布

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#人工智能-神经网络算法

本文介绍如何利用Inception模型进行迁移学习，包括如何分类、获取样本的transfer-values、实施迁移学习以及评估与验证。通过示例代码展示了在TensorFlow中操作的过程，并强调了迁移学习的时间和准确性优势。

迁移学习相关知识可以参考：庄福振, 罗平, 何清,等. 迁移学习研究进展[J]. 软件学报, 2015, 26(1):26-39.
本文涉及内容主要有：
1.如何使用现有模型进行分类
2.如何得到样本的transfer-values
3.如何迁移学习
4.如何评价与验证
主要参考：https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials
其它参考：http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html
stackoverFlow-解决所有的问题
http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/
1.如何使用现有模型进行分类
模型：inception
可以直接参考上面给的github #8的例子。
注意，这里的模型restore是老方法，即现在tensorflow已经升级了模型的保存。模型使用链接已经给出。