GAP (Global Average Pooling)可用于模型微调,在做图像分类比赛时效果较好.最早在<<Network In Network>>中提出. 在常见的卷积神...

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这篇文章主要参考: Building powerful image classification models using very little data 其中文翻译有: ...
【火炉炼AI】深度学习007-Keras微调进一步提升性能 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn ...
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VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员仪器研发的深度卷积神经网络。VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系,通过反复堆叠3...
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