本文主要是介绍Keras 入门课6 -- 使用Inception V3模型进行迁移学习，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Keras 入门课6：使用Inception V3模型进行迁移学习
本系列课程代码，欢迎star：
https://github.com/tsycnh/Keras-Tutorials
keras 请使用2.1.2版
深度学习可以说是一门数据驱动的学科，各种有名的CNN模型，无一不是在大型的数据库上进行的训练。像ImageNet这种规模的数据库，动辄上百万张图片。对于普通的机器学习工作者、学习者来说，面对的任务各不相同，很难拿到如此大规模的数据集。同时也没有谷歌，Facebook那种大公司惊人的算力支持，想从0训练一个深度CNN网络，基本是不可能的。但是好在已经训练好的模型的参数，往往经过简单的调整和训练，就可以很好的迁移到其他不同的数据集上，同时也无需大量的算力支撑，便能在短时间内训练得出满意的效果。这便是迁移学习。究其根本，就是虽然图像的数据集不同，但是底层的特征却是有大部分通用的。
迁移学习主要分为两种
- 第一种即所谓的transfer learning，迁移训练时，移掉最顶层，比如ImageNet训练任务的顶层就是一个1000输出的全连接层，换上新的顶层，比如输出为10的全连接层，然后训练的时候，只训练最后两层，即原网络的倒数第二层和新换的全连接输出层。可以说transfer learning将底层的网络当做了一个特征提取器来使用。
- 第二种叫做fine tune，和transfer learning一样，换一个新的顶层，但是这一次在训练的过程中，所有的（或大部分）其它层都会经过训练。也就是底层的权重也会随着训练进行调整。
一个典型的迁移学习过程是这样的。首先通过transfer learning对新的数据集进行训练，训练过一定epoch之后，改用fine tune方法继续训练，同时降低学习率。这样做是因为如果一开始就采用fine tune方法的话，网络还没有适应新的数据，那么在进行参数更新的时候，比较大的梯度可能会导致原本训练的比较好的参数被污染，反而导致效果下降。
本课，我们将尝试使用谷歌提出的Inception V3模型来对一个花朵数据集进行迁移学习的训练。
数据集为17种不同的花朵，每种有80张样本，一共1360张图像，属于典型的小样本集。数据下载地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/
官方没有给出图像对应的label，我写了一段代码，把每张图像加上标签，同时，Keras对于数据的格式要求如下：
我写了一个脚本来做转换
https://gist.github.com/tsycnh/1b35103adec1ad2be5090c486354859f
2018年09月02日更新：
花朵命名按顺序命名为flower_A, flower_B, … , flower_Q。
data/train/class1/img1img2...class2/img1...validation/class1/img1img2...class2/img1...test/class1/img1img2...class2/img1...
这个脚本我将训练集划分为800张，验证集和测试集分别为260张，图片顺序做了随机打乱
如果你懒得自己转换，我已经把处理好的数据进行上传，直接下载即可：https://download.csdn.net/download/tsyccnh/10641502
请注意，这里的花朵识别仍属于最简单的单分类任务，样张如下
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3,preprocess_input
from keras.layers import GlobalAveragePooling2D,Dense
from keras.models import Model
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras.optimizers import Adagrad
# 数据准备
train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_inp这篇关于Keras 入门课6 -- 使用Inception V3模型进行迁移学习的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
