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摘要： 1、优化器的选择 1.1、Adam优化器 学习率一般设置很低，以便在微调期间学习的权重与预训练网络在Imagenet数据集上学习的强特征提取权重没有太大差异。 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001)) 1.2、 2、损失函数的选择 2.1 阅读全文

摘要： 1、导包 from tensorflow.keras.applications import VGG16 2、基本模型 1 img_size = 224 2 base_model = VGG16(include_top=False, # 是否保留顶层的3个全连接网络 3 weights='image 阅读全文

摘要： 1、subplots_adjust 修改子图间距 2、参数 wspace：子图间宽度内边距，距离单位为子图平均宽度的比例（小数）。浮点数。默认值为0.2 hspace：子图间高度内边距，距离单位为子图平均高度的比例（小数）。可选参数。浮点数。默认值为0.2。 3、使用 plt.subplots_ad 阅读全文