传输学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，它利用了在大型数据集上预训练的模型来提高在特定任务上的性能。在深度学习中，这通常意味着使用在大量图像上预训练的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。

基础概念

  • 预训练模型：在大量数据上预先训练好的模型。
  • 特征提取：从原始数据中提取有用特征的过程。
  • 微调：在特定任务上对预训练模型进行少量调整。

教程步骤

  1. 导入库：首先，你需要导入必要的库，例如 Keras。
  2. 加载预训练模型：使用 Keras 的预训练模型，如 VGG16、ResNet 等。
  3. 调整模型：移除预训练模型的顶层，并添加新的层以适应你的特定任务。
  4. 训练模型：使用你的数据集对调整后的模型进行训练。
  5. 评估模型：使用测试数据集评估模型的性能。

实践示例

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Keras 进行传输学习：

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten

# 加载预训练模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 创建新的模型
x = Flatten()(base_model.output)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
new_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
new_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
# new_model.fit(...)

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 传输学习的信息，可以阅读我们的深度学习教程。

VGG16 Architecture