你好我叫乔·希克林。我是MathWorks的高级开发人员。我将向你展示如何进行迁移学习。迁移学习是一种非常实用的方法,可以将深度学习应用于您的问题。
通过转移学习,你可以使用一个已经存在的神经网络,稍微修改一下,然后在你的图像上重新训练它。这可以产生非常好的结果,而且比从头开始设计网络并亲自培训要容易得多。
在我的工作中,我需要能够区分汉堡、热狗、纸杯蛋糕、苹果派和冰淇淋。据我所知,没有网络能帮我做到这一点。所以我将从一个已经存在的网络开始,Alex net。Alex net经过训练,可以对1000种不同类型的图像进行分类,并且已经对100多万张图像进行了训练。
我来了。我将开始加载Alex net,我将从中获取层,以便我可以看到部分。如果你往下看,你可以看到Alex net有25层。大多数图层都在做有用的图像处理工作,这对我的系统和Alex net的系统都适用。我不去管那些了。
但是第23层有1000个神经元,因为Alex net对1000个不同的图像进行分类。我只会做五种不同的图像,所以我要用一个只有五种图像的网络来代替它。最后,我还要替换输出层。Alex net的最后一层学习了Alex net的分类,即1000个不同的类。我不想那样。我将用一个空层替换它,它将学习我的。
现在我已经把网络设置好了。是时候处理数据了。你不需要像Alex net训练过的上百万张图片,但是你需要1000张图片才能得到好的结果。我创建了一个文件夹,其中有五个子文件夹,每个文件夹对应我的类。有苹果派,纸杯蛋糕,等等。每个文件夹里都有1000张相关主题的图片。
我已经将这些图像的大小调整为Alex net所期望的大小,227 * 227,你也必须这么做。如果你像这样安排数据,你可以使用MATLAB的图像数据存储对象,因为它理解这个结构,它会加载所有的图像并为你适当地标记它们。这就是我在这里做的。
一旦我得到了我的图像,我需要把它们分成两组。其中大部分我将用于训练,但我将保留一些,以便以后测试准确性。我们来做一下。现在我已经准备好训练我的网络了。我需要设置一些网络参数。我已经选择了运行良好的参数。
如果你愿意,你可以改变这些,看看会发生什么。然后我就准备好训练网络了。开始了。这将需要五到六分钟来完成它的工作。我的电脑里有一个相当强大的GPU,所以速度非常快。您的里程可能会有所不同。好了,网络已经完成了训练。我们现在要做的第一件事就是看看它有多准确。
我们要让网络对测试图像进行分类,那些我们在训练集中漏掉的图像。然后我们要看看它正确的比例是多少。我们的准确率为84%。就五分钟的工作来说已经很不错了。现在让我们用网络摄像头拍摄一些真正的食物。我桌上刚好有吃的。有汉堡包,苹果派,热狗,冰淇淋。
所以总的来说,它工作得很好,而且对于很多这样的系统来说都相当健壮。不同的角度和东西。我们开始吧。这比我想象的要好,真的。我尽可能地简化了这个演示,但在下载中,我们将包含第二个文件,其中包含更多的注释,并且将包含更多代码来处理可能出现的某些情况。
我已经向你们展示了如何用迁移学习进行分类,但如果你需要实数,你也可以用迁移学习进行回归。好吧,我希望我已经向你们展示了足够多的东西,让你们对迁移学习产生兴趣,所以带上一些零食,试一试。
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