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Animals 데이터 세트에서 VGG16 네트워크를 통해 추출 된 기능에 대해 로지스틱 회귀 분류기를 훈련하려면 다음 명령을 실행하면됩니다. 98 %의 분류 정확도에 도달 할 수 있습니다. 이 수치는 10 장의 이전 최고 기록 인 71 %보다 크게 향상되었습니다. 이러한 놀라운 결과는 CALTECH-101 데이터 세트에서도 계속됩니다. 이 명령을 실행하여 CALTECH-101에서 VGG16 피처의 성능을 평가합니다. 이번에는 최소한의 노력으로 …
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이제 처음부터 끝까지 파인튜닝을 적용 할 때입니다. 새 파일을 열고 이름을 finetune_flowers17.py로 지정하고 다음 코드를 삽입합니다. 2 ~ 18 행은 Python 패키지를 가져와야 합니다. 이전 예제에서 본 적이있는 더 많은 패키지 (대부분 우리가 이미 잘 알고 있음). 5-7 행은 데이터 세트 로드와 함께 이미지 전처리기를 가져옵니다. 8 행은 VGG16 (12 행)의 헤드를 대체하기 위해 새로 …
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