转移学习是深度学习中的一种重要技术，它通过利用已经在大型数据集上预训练的模型来提高新任务的性能。以下是一些关于Keras中实现转移学习的基础知识和方法。

1. 什么是转移学习？

转移学习的基本思想是将在一个特定领域上预训练的模型（通常包含大量参数）用于另一个相关领域。这样做可以显著减少训练时间和资源消耗。

2. Keras中的常用预训练模型

Keras提供了多种预训练模型，以下是一些常用的：

  • VGG16
  • ResNet50
  • InceptionV3
  • Xception

3. 实现步骤

3.1 导入预训练模型

from keras.applications import VGG16

model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

3.2 添加自定义层

在预训练模型的基础上，我们可以添加自定义层来适应新的任务。

from keras.layers import Dense, Flatten

x = Flatten()(model.output)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

new_model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

3.3 编译和训练

new_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
new_model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=10)

4. 扩展阅读

希望以上内容对您有所帮助！😊

Transfer_Learning_Model