VGG16做迁移学习时陷入死区，求解答

如题所述

第1个回答 2017-10-17

B 主张产生迁移的关键是学习者在两种活动中概括出他们之间的共同原理，即在于主体所获得经验的类化。贾德（C．H．Judd）
D 激情是一种强烈的情感表现形式。往往发生在强烈刺激或突如其来的变化之后。具有迅猛、激烈、难以抑制等特点。
这个题目出的。。。。。很多人给出答案是B，辐合思维？聚合思维？
和第一题是一个意思。本回答被提问者采纳

相似回答

全连接层的作用是什么?答：如果源域（如ImageNet）与目标域（如风景照）的图像特征有较大差异，不含全连接层的网络在微调过程中可能表现不佳。全连接层的存在可以保持模型的表示能力，尤其是在跨域迁移时，确保模型的适应性和泛化能力。让我们以VGG-16为例，来进一步理解这个过程。对于224x224x3的输入，通过最后一层7x7x512的卷...

迁移性发展相对应的是什么发展?答：接下来看一个实际的例子,大家都熟悉的MINST手写数字识别,也可以用迁移学习来做,已有的训练数据是六万张图片,已有的模型是通用的图像识别模型VGG16,看起来,我们即可以将网络的最高层重新训练,也可以训练网络的最初几层,毕竟手写数字的图片,和我们日常见到的图片即相似也有明显不同。点击阅读原文,可以查看具体的python...

在做图像处理时,如何提高识别算法的设计与效果的精度?答：这无疑是最简单的解决办法，深度学习模型的强大程度取决于你带来的数据。增加验证准确性的最简单方法之一是添加更多数据。如果您没有很多训练实例，这将特别有用。如果您正在处理图像识别模型，您可以考虑通过使用数据增强来增加可用数据集的多样性。这些技术包括从将图像翻转到轴上、添加噪声到放大图像。如果...

大家正在搜