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TensorFlow
1 TensorFlow是什么
2 TensorFlow安裝和下載
3 第一個TensorFlow程序
4 TensorFlow程序結構
5 TensorFlow常量、變量和占位符
6 TensorFlow矩陣基本操作
7 TensorFlow TensorBoard數據流圖可視化
8 TensorFlow代碼自動升級為1.0版本
9 TensorFlow XLA
10 TensorFlow指定CPU和GPU設備
11 TensorFlow與深度學習
12 TensorFlow常用Python擴展包
13 回歸算法有哪些
14 TensorFlow損失函數
15 TensorFlow優化器
16 TensorFlow csv文件讀取數據
17 TensorFlow實現簡單線性回歸
18 TensorFlow實現多元線性回歸
19 TensorFlow邏輯回歸處理MNIST數據集
20 感知機與神經網絡
21 TensorFlow常用激活函數(6種)
22 TensorFlow實現單層感知機
23 TensorFlow實現反向傳播算法
24 TensorFlow多層感知機實現MINIST分類
25 TensorFlow多層感知機函數逼近
26 TensorFlow超參數
27 TensorFlow Keras
28 CNN卷積神經網絡
29 三維卷積神經網絡預測MNIST數字
30 卷積神經網絡分類圖片
31 遷移學習
32 DeepDream網絡
33 TensorFlow實現文本情感分析
34 VGG網絡濾波器
35 VGGNet、ResNet、Inception和Xception
36 預建深度學習提取特征及實現
37 TensorFlow實現InceptionV3
38 TensorFlow WaveNet聲音合成
39 TensorFlow視頻分類(6種方法)
40 RNN循環神經網絡
41 神經機器翻譯(seq2seq RNN)
42 注意力機制(基于seq2seq RNN)
43 RNN訓練模型并生成文本
44 RNN循環神經網絡實現預測比特幣價格
45 主成分分析法(PCA)
46 k均值聚類算法
47 SOM自組織映射法
48 受限玻爾茲曼機訓練
49 推薦系統的實現(基于RBM)
50 基于DBN實現情緒檢測
51 自編碼器
52 標準自編碼器
53 稀疏自編碼器
54 去燥自編碼器
55 卷積自編碼器
56 堆疊自編碼器
57 強化學習
58 OpenAI Gym安裝和使用
59 全連接神經網絡實現玩Pac-Man游戲
60 Q learning實現Cart-Pole平衡游戲
61 DQN算法(深度Q網絡)
62 David Silver策略梯度算法
63 深度學習在移動端的應用
64 Android移動端部署TensorFlow mobile
65 iPhone移動端部署TensorFlow mobile
66 移動端優化TensorFlow代碼
67 GAN生成式對抗網絡
68 GAN生成式對抗網絡虛構MNIST圖像
69 DCGAN虛構MNIST圖像
70 DCGAN虛構名人面孔和其他數據集
71 VAE變分自編碼器
72 CapsNet膠囊網絡
73 TensorFlow分布式
74 TensorFlow GPU的安裝和使用
75 TensorFlow分布式
76 TensorFlow分布式訓練MNIST分類器
77 TensorFlow Serving運行Docker容器
78 TensorFlow分布式在谷歌云平臺運行
79 TensorFlow分布式在谷歌CloudML運行
80 TensorFlow分布式在Microsoft Azure上運行
81 TensorFlow分布式在Amazon AWS上運行
首頁 > TensorFlow 閱讀:166

預建深度學習提取特征及實現(詳解版)

本節將介紹如何使用深度學習來提取相關的特征。

一個非常簡單的想法是使用 VGG16 和一般的 DCNN 模型來進行特征提取。這段代碼通過從特定圖層中提取特征來實現這個想法。

具體實現過程

  1. 導入處理和顯示圖像所需的預建模型和附加模塊:


     
  2. 從網絡中選擇一個特定的圖層,并獲取輸出的特征:


     
  3. 提取給定圖像的特征,代碼如下所示:

解讀分析

現在,你可能想知道為什么要從 CNN 中的中間層提取特征。一個直覺是:隨著網絡的學習將圖像分類成不同類別,每一層將學習到進行最終分類所必需的特征。

較低層識別諸如顏色和邊緣等較低階特征,高層將這些較低階特征組合成較高階特征,諸如形狀或對象。因此,中間層具有從圖像中提取重要特征的能力,這些特征有助于不同種類的分類。

這種結構具有以下幾個優點:
  1. 可以依靠公開的大規模數據集訓練,將學習參數遷移到新的領域。
  2. 可以節省大量訓練時間。
  3. 即使在自己的數據集中沒有大量的訓練數據,也可以提供合理的解決方案。我們也可以為手頭任務準備一個較好的起始網絡形狀,而不用去猜測它。

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