ResNet50 Keras를 어떻게 미세 조정하여 1000 개의 모든 imagenet 클래스 대신 2 개 클래스 (고양이 대 개)로만 이미지를 분류합니까?

Question

1000 개의 imagenet 클래스 대신 2 개 클래스 (고양이 대 개)의 이미지 만 분류하도록 ResNet50 Keras를 미세 조정하려면 어떻게해야합니까? 저는 Python을 사용하여 1000 ImageNet 클래스로 ResNet50 및 keras를 사용하여 무작위 이미지를 분류 할 수있었습니다. 이제 ImageNet 대신 Kaggle 이미지를 사용하여 고양이와 개만 분류하도록 코드를 미세 조정하고 싶습니다. 어떻게해야합니까?

Answer 1

Transfer Learning을 적용하는 방법에는 여러 가지가 있으며 가장 좋은 방법은 &입니다.

이

2. 가 마지막 계층을 설정 2 개 출력을 모델로 한 고밀도 레이어를 추가 그러나, ImageNet는 다음 작업을 수행 할 것입니다 이유입니다, 그 1000 개 클래스에서 개와 고양이의 여러 유형이 포함됩니다 학습 가능한
3. 당신이 단지 하나 개의 레이어를 훈련하고 있기 때문에이 오히려 빨리 고체 결과를 얻을 수 있습니다 만 고양이의 이미지와 개

를 사용하여 네트워크를 재교육. 의미, 당신은 전체 네트워크를 통해 backpropagate 할 필요가 없습니다. 또한 모델은 원래 cats 및 dogs 하위 클래스에서 이진 출력으로의 선형 매핑을 배워야합니다.