@公輸睚信 要得，我試試
TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）看過(guò) TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類(lèi)模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...
@公輸睚信那兩個(gè)類(lèi)很像燃乍，模型訓(xùn)練好的話應(yīng)該是如何來(lái)判定哈蝇？大概20萬(wàn)的數(shù)據(jù)，樣本分布不勻衡琉历。標(biāo)注數(shù)據(jù)沒(méi)問(wèn)題??
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您好，最近看您的文章，感覺(jué)很受用蹂析。于是找了一個(gè)四分類(lèi)的圖像類(lèi)別任務(wù)，來(lái)學(xué)習(xí)碟婆。代碼做了相應(yīng)的參數(shù)調(diào)整电抚，但是在使用訓(xùn)練好的模型.pb文件做最終的predict.py時(shí)，發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)類(lèi)別分不開(kāi)竖共。想請(qǐng)問(wèn)下蝙叛，您github上的predict.py文件做得預(yù)測(cè)是輸出的top1結(jié)果還是top4結(jié)果，如果是top1結(jié)果的話公给，我遇到的問(wèn)題該如何著手去修改借帘？如果是top4的結(jié)果的話，代碼需要在哪些部分做微調(diào)淌铐？實(shí)在是麻煩了肺然，如果有空的話，望不吝賜教腿准。謝謝
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@公輸睚信 謝謝啦狰挡，問(wèn)題已經(jīng)解決了。??
TensorFlow 使用預(yù)訓(xùn)練模型 ResNet-50升級(jí)版見(jiàn)：TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）释涛。 前面的文章已經(jīng)說(shuō)明了怎么使用 TensorFlow 來(lái)構(gòu)建加叁、訓(xùn)練、保...
在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中呵晚，scikit-learn是一個(gè)功能強(qiáng)大的python包蜘腌。在數(shù)據(jù)量不是過(guò)大的情況下，可以解決大部分問(wèn)題饵隙。學(xué)習(xí)使用scikit-learn的過(guò)程中撮珠，...
