什么是 Inception V3？

Inception V3 是 Google 提出的深度学习模型，专为图像分类任务设计。它通过多尺度卷积核和批量归一化技术提升了性能，是 Keras 中内置的预训练模型之一。

inception_v3_model

快速上手指南

1. 加载预训练模型

from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
model = InceptionV3(weights='imagenet')

📌 注意：weights='imagenet' 会加载在 ImageNet 数据集上训练好的权重。

2. 图像预处理

输入图像需调整为 299x299 分辨率，并归一化到 [0, 1] 范围：

from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

img = image.load_img('your_image.jpg', target_size=(299, 299))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = InceptionV3.preprocess_input(x)

3. 模型微调（Fine-tuning）

若需迁移学习，可冻结部分层并重新训练：

model.trainable = False  # 冻结全部层
# 或仅解冻最后几层
for layer in model.layers[:100]:
    layer.trainable = False

核心特性 📌

  • ✅ 高效特征提取：适用于目标检测、图像生成等任务
  • ✅ 支持迁移学习：通过 weights='imagenet' 快速初始化
  • ✅ 模块化设计：可直接调用 InceptionV3 类构建网络

延伸学习 🚀

如需了解如何自定义模型或优化训练流程，可参考：
🔗 /tensorflow/guide/keras/overview

常见问题 ❓

  • Q: 如何替换模型输入尺寸？
    A: 使用 input_shape 参数（需重新编译模型）
  • Q: 是否支持自定义权重？
    A: 支持通过 weights 参数加载自定义文件
transfer_learning