使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查

  预训练模型及其应用一文带你读懂线性分类器(Python)3D人脸处理工具face3d让你的电脑拥有“视力”,用卷积神经网络就可以!

  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】:这使用数据增强创建一个生成器。并添加“history”,调用“predict()”来获得预测,然后创建一个分类报告和混淆矩阵,在这个项目中,我们还必须在培训之前编译模型。以查看模型做得有多好!它是一个两层网络,雷锋网有两个密集的层和一个输出层。这样就可以可视化之后的训练。接下来调用“fit_generator()”来训练模型,这是最终模型。在我们完成模型架构之后,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。使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性。

  

使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性

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