20、深度学习中的卷积网络与自然语言处理技术

深度学习中的卷积网络与自然语言处理技术

1. 卷积神经网络中的迁移学习

1.1 基于预训练模型的迁移学习

在图像分类任务中，Google的TensorFlow提供了基于ImageNet数据训练的预训练模型，可用于迁移学习。以猫狗图像分类为例，我们可以使用来自Google的预训练模型，并在从www.kaggle.com/c/dogs - vs - cats/数据集中提取的猫狗图像上进行再训练。该数据集的train.zip包含25,000张图像，猫狗各12,500张。

1.2 使用预训练VGG16进行迁移学习

我们可以使用在ImageNet的一千个类别上预训练的VGG16网络对Kaggle的猫狗数据集进行分类。具体步骤如下：
1. 从TensorFlow Slim导入VGG16模型，并加载预训练权重。
2. 由于我们的问题只有两个类别（猫和狗），我们从最后一个全连接层获取输出，并结合一组新的权重，得到一个具有一个神经元的输出层，用于对猫狗数据集进行二元分类。

以下是详细的代码实现：

# Load packages
import sys
from sklearn.model_selection import train_test_split
import cv2
import os
import tensorflow as tf
from pathlib import Path
from glob import glob
print('tensorflow version', tf.__version__)
import numpy as