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keras resnet5

时间: 2024-12-26 16:24:22 浏览: 46

### Keras中ResNet50模型实现与使用 #### 加载预训练的ResNet50模型为了加载预先训练好的ResNet50模型，在Keras的应用模块下可以直接调用`resnet50.ResNet50()`函数[^1]。此方法允许快速获取已经在大规模数据集（如ImageNet）上训练过的权重，从而加速开发过程并提高性能。 ```python from keras.applications.resnet50 import ResNet50 # Load pre-trained ResNet50 model without top layers (fully connected layer) base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) ``` #### 构建自定义顶层结构通常情况下，会去掉原模型的最后一层全连接层，并根据具体应用场景添加新的分类器。这可以通过设置参数`include_top=False`来完成，之后可以自由设计适合特定任务的新头部网络架构[^2]。 ```python from keras.layers import Flatten, Dense, Dropout from keras.models import Model x = base_model.output x = Flatten()(x) x = Dense(1024, activation='relu')(x) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # Create final model by combining base and new head final_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) ``` #### 训练新加入的部分考虑到迁移学习的原则，一般只对新增加的几层进行训练，而冻结基础模型中的卷积层不变。这样既能利用已有特征提取能力又不会破坏原有良好特性[^3]。 ```python for layer in base_model.layers: layer.trainable = False final_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') final_model.fit(train_data, train_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size) ```

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