15、深度学习模型训练与变分自编码器实践

深度学习模型训练与变分自编码器实践

1. 使用 Inception-v3 进行迁移学习

1.1 训练新模型的步骤

在训练新模型时，有两种方式。一种是利用预训练模型的权重，在新的更大数据集上对整个网络模型进行训练或微调；另一种是由于数据集足够大，我们可以创建一个新的网络模型并从头开始训练。

1.2 实验：使用 Inception-v3 改进猫狗数据集的图像分类性能

本次实验进行了两种训练场景：
- 场景一 ：通过 Keras Applications 构建 Inception-v3 模型（Model-1），并使用随机权重初始化从头开始训练。
- 场景二 ：使用通过 TensorFlow Hub 加载的 Inception-v3 网络进行特征提取，并采用两个全连接层进行分类，构建新的网络模型（Model-2）。通过对 Model-2 应用迁移学习，大部分层的权重被固定，仅在猫狗数据集上训练两个新添加的全连接层以学习新任务。

实验结果表明，Model-2 的准确率高于 Model-1。

1.3 猫狗数据集介绍

猫狗数据集包含猫和狗两个类别，是为 2013 年的 Kaggle 机器学习竞赛引入的。Kaggle 提供了 25,000 张带标签的猫狗图像用于训练，以及 12,500 张无标签图像用于测试。在实验中，通过“tf.data.Datasets”应用程序编程接口（API）从 TensorFlow 数据集加载猫狗数据集，以构建优化的输入管道来训练和测试网络模型。

1.4 代码示例