[英]VGG16 Training new dataset: Why VGG16 needs label to have shape (None,2,2,10) and how do I train mnist dataset with this network?
我试图在VGG16网络上训练CIFAR10和MNIST数据集。 在我的第一次尝试中，我得到一个错误，其中input_2（标签）的形状必须是（None，2,2,10）。 这个结构在2x2x10数组中保存了什么信息，因为我希望input_2具有形状（无，10）（我的数据集中有10个类）。 我试图将标签的尺寸从（无，10）扩展到（无，2,2,10）。 但我确信这不是正确的方法，因为我获得了非常低的精度（约0.09）
（我使用的是keras，Python3.5）
层次问题导致精度低。 我刚修改了我的网络并获得了.7496的准确性。
训练后如何使用带有 keras 的 VGG16 预测图像（外部数据集）？
[英]How can i predict images(outside dataset) using VGG16 with keras after training?
VGG16上的Keras CIFAR10微调：如何预处理输入数据以适合VGG16网络？
[英]Keras CIFAR10 finetuning on VGG16: How can I preprocess the input data to fit the VGG16 network?
在 CIFAR 10 数据集上使用 VGG16 进行迁移学习：训练和测试精度非常高但预测错误
[英]Transfer Learning Using VGG16 on CIFAR 10 Dataset: Very High Training and Testing Accuracy But Wrong Predictions
我试图在我的数据集上微调 VGG16，但遇到了关于加载 VGG16 权重的 OSError
[英]I tried to fine-tune VGG16 on my dataset, but met the OSError about loading VGG16 weights
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