11、图像分类与去噪：从猫狗识别到图像去噪的神经网络应用

图像分类与去噪：从猫狗识别到图像去噪的神经网络应用

1. 基于迁移学习的猫狗图像分类

1.1 迁移学习简介

迁移学习是机器学习中的一种技术，它将为某个任务训练的模型进行修改，以对另一个任务进行预测。在卷积神经网络（CNN）的背景下，迁移学习涉及冻结卷积 - 池化层，仅重新训练最后的全连接层。例如，我们可以使用训练用于对汽车进行分类的模型来对卡车进行分类，因为它们具有相似性。

1.2 使用 VGG16 进行迁移学习

VGG16 模型最初是为 ILSVRC 开发的，需要对 1000 个类别进行多类分类，其中包括特定品种的猫和狗。因此，使用 VGG16 模型进行迁移学习来解决猫狗图像分类问题是一种可行的方法。

以下是创建新的 VGG16 模型的代码：

from keras.applications.vgg16 import VGG16
INPUT_SIZE = 128 # Change this to 48 if the code takes too long to run
vgg16 = VGG16(include_top=False, weights='imagenet',
              input_shape=(INPUT_SIZE,INPUT_SIZE,3))

这里使用 include_top=False 告诉 Keras 不要导入 VGG16 网络末尾的全连接层。

接下来，冻结 VGG16 模型的其余层：