机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类

9月前作者：坐望云起分类：Toy博客阅读(31) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、简述

Xception 是深度为 71 层的卷积神经网络，仅依赖于深度可分离的卷积层。

论文中将卷积神经网络中的 Inception 模块解释为常规卷积和深度可分离卷积运算（深度卷积后跟点卷积）之间的中间步骤。从这个角度来看，深度可分离卷积可以理解为具有最大数量塔的 Inception 模块。

下图是原始深度可分离卷积

机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类,机器学习,深度学习,人工智能,Xception,Rescaling,SeparableConv2D,神经网络,kaggle

Xception中改进的深度可分离卷积 机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类,机器学习,深度学习,人工智能,Xception,Rescaling,SeparableConv2D,神经网络,kaggle

原始的深度可分离卷积是深度卷积后跟点卷积。修改后的深度可分离卷积是逐点卷积后跟深度卷积。

作为受 Inception 启发的新型深度卷积神经网络架构，其中 Inception 模块已被深度可分离卷积取代。展示了这种被称为 Xception 的架构在 ImageNet 数据集上的性能略优于 Inception V3（Inception V3 就是为此设计的），在包含 3.5 亿张图像和 17,000 个类别的更大图像分类数据集上，其性能显着优于 Inception V3。由于 Xception 架构具有与 Inception V3 相同数量的参数，因此性能提文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-667849.html

到了这里，关于机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

机器学习笔记 - 基于Scikit-Learn的各种分类器进行分类并比较

scikit-learn是基于python语言构建机器学习应用程序的最佳库之一。简单易用，并且它有很多示例和教程。除了监督式机器学习（分类和回归）外，它还可用于聚类、降维、特征提取和工程以及数据预处理。该接口在所有这些方法上都是一致的，因此它不仅易于使用，

2024年02月09日
浏览(62)
机器学习笔记 - 基于OpenMMLab在自定义数据集上训练RTMDet网络

RTMDet是一种高效的实时目标检测器，其自报告指标优于YOLO 系列。它在COCO上实现了52.8% 的 AP ，在 NVIDIA 3090 GPU 上实现了300+ FPS，使其成为当前号称最快、最准确的目标检测器之一。 RTMDet 与其他实时物体检测器的对比。 RTMDet 采用了一种在主干和颈部

2024年02月11日
浏览(41)
90 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras基于卷积神经网络的情感分类

情感分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它旨在将文本划分为积极、消极或中性等不同情感类别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在情感分类任务中取得了显著的成果。Keras作为一个高级的深度学习框架，提供了便捷易用的工具来构建和训练情感分

2024年02月13日
浏览(54)
Python深度学习实例--基于卷积神经网络的小型数据处理（猫狗分类）

卷积神经网络，也叫 CNN ，它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型。我们都知道，成功提取显著相关的特征是保障任何机器学习的算法成功的保障，传统的机器学习模型依赖领域专家的输入特征，或者基于计算特征的提取技术。神经网络能够自动地从原始数据

2024年02月03日
浏览(63)
深度学习使用Keras进行多分类

之前的文章介绍了使用Keras解决二分类问题。那么对于多分类问题该怎么解决？本文介绍利用深度学习----Keras进行多分类。为了演示，本次选用了博文keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）中提到的数据集，原始的数据集将所有类别的train照片放到t

2024年02月07日
浏览(39)
机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 大家

2024年02月11日
浏览(41)
机器学习16：使用 TensorFlow 进行神经网络编程练习

在【机器学习15】中，笔者介绍了神经网络的基本原理。在本篇中，我们使用 TensorFlow 来训练、验证神经网络模型，并探索不同 “层数+节点数” 对模型预测效果的影响，以便读者对神经网络模型有一个更加直观的认识。目录 1.导入依赖模块 2.加载数据集 3.表示数据

2024年02月12日
浏览(41)
利用深度学习进行黑白照片着色：使用 Keras 构建 GAN 进行照片自动上色的详细实践指南

在这篇博客文章中，我们将探讨一个具有挑战性的问题，即如何利用深度学习自动为黑白照片上色。传统的图片上色过程是一个艰苦且劳动密集型的过程，必须由熟练的平面设计师在 Photoshop 中手动完成，整个过程可能需要很长时间，因为它依赖于设计师的想象力和效率来产

2024年02月16日
浏览(46)
机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测

作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 专栏案例：

2024年01月23日
浏览(49)
机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 大家好，我

2024年02月05日
浏览(56)