Классифицируем изображения с помощью признаков, извлеченных глубокой нейронной сетью.
Страница курса — https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Рассматриваем подход, который позволяет применять предварительно обученные нейронные сети для решения своих задач при ограниченных вычислительных ресурсах.
Предварительно обученная нейронная сеть используется для того, чтобы извлечь признаки из набора изображений. Затем выполняется классификация признаков, а не исходных изображений, что значительно быстрее.
Рассматривается пример анализа признаков для распознавания котов и собак на изображениях с помощью Keras и сети VGG16.
Видео «Предварительно обученные нейронные сети» — https://youtu.be/Cuk25Vwp4RM
Видео «Перенос обучения» — https://youtu.be/xpmOauWBgCQ
Видео «Подготовка набора изображений для обучения нейронной сети в Keras» — https://youtu.be/_bH2oh75Kdo
Видео «Тонкая настройка нейронной сети» — https://youtu.be/JiRQvEaq4wU
Примеры кода из видео — https://github.com/sozykin/dlpython_course
Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках —
https://goo.gl/kW93MA
