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ResNet50迁移学习

ResNet50迁移学习总结

背景介绍

在实际应用场景中，由于训练数据集不足，很少有人会从头开始训练整个网络。普遍做法是使用在大数据集上预训练得到的模型，然后将该模型的权重参数用于特定任务中。本章使用迁移学习方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。

数据准备

1. 下载数据集

   • 数据集链接: 狗与狼分类数据集。
   • 数据集结构:

     datasets-Canidae/data/
     └── Canidae
         ├── train
         │   ├── dogs
         │   └── wolves
         └── val
             ├── dogs
             └── wolves
     

2. 加载数据集

   • 使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口加载数据集，并进行图像增强。

3. 数据集可视化

   • 从ImageFolderDataset接口中加载训练数据集，创建数据迭代器，进行可视化。

训练模型

1. 模型选择

   • 使用ResNet50模型进行训练，通过设置pretrained参数为True下载并加载ResNet50的预训练模型。

2. 固定特征进行训练

   • 冻结除最后一层之外的所有网络层，以便不在反向传播中计算梯度。

3. 训练和评估

   • 开始训练模型，保存评估精度最高的ckpt文件。

4. 模型预测可视化

   • 使用固定特征训练得到的best.ckpt文件对验证集进行预测，正确预测显示蓝色字体，错误预测显示红色字体。

注意点

1. 数据集准备

   • 确保数据集下载完整并解压到正确目录。
   • 检查数据集的目录结构是否符合预期。

2. 数据加载与预处理

   • 使用正确的接口和参数加载数据集。
   • 进行适当的图像增强操作以提高模型的泛化能力。

3. 迁移学习

   • 下载预训练模型并正确加载权重参数。
   • 冻结不需要更新的网络层，避免不必要的计算。

4. 训练过程

   • 保存训练过程中精度最高的模型参数。
   • 监控训练过程中的损失和精度变化。

5. 模型评估

   • 使用验证集进行模型评估，确保模型的实际效果。
   • 对预测结果进行可视化，直观展示模型性能。
   • 

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_42907812/article/details/140281023

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