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正泰线缆队伍成长中!

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deepmind团队casp夺冠:用alphafold预测蛋白质结构和deepmind一起考虑如何在ai中重现人类的价值观你

导语:在这个项目中,我将使用迁移学习和深度学习框架keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。

本文为ai研习社编译的技术博客,原标题:

classifyingartworkimageskagglpetitio

作者|  terrancewhitehurst

翻译|  m惠m

校对|酱番梨    整理|菠萝妹/@terrancewhitehurst/classifying-artwork-images-kaggle-competition-8b3a98b4a341

  源代码!/terrance-whitehurst/keras-art-images-classification/blob/master/keras%20artwork%20c

使用keras进行迁移学习

  我们开始吧!#1

首先导入所有的依赖项。#2

加载了训练和验证集以及艺术图像的类别。

还设置了一些hyper参数,以便在培训和加载模型时使用。#3

按类别将训练图像进行可视化。#4

将来自不同类的一些图像进行可视化。#5

使用for循环创建训练数据和测试数据。#6

定义函数来加载数据集。#7使用keras的“imagedatagener

这是最终模型。它是一个两层网络,有两个密集的层和一个输出层。在我们完

这使用数据增强创建一个生成器。接下来调用“fit_gener

使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查

创建一个测试集来获得预测#12

调用“predict()”来获得预测,然后创建一个分类报告和混淆矩阵,以查看模型做得有多好

使用“plot_model()”来获得模型架构的图像,我将在下面显示。&n

长按链接点击打开或点击【有关艺术画作分类的kaggle比赛经验分享】:

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