[英]Keras CIFAR10 finetuning on VGG16: How can I preprocess the input data to fit the VGG16 network?
我正在微調示例（當前在VGG16上）。 我想用VGG16訓練CIFAR10數據集，但預期的輸入尺寸大於48x48px（CIFAR10具有32x32）。
我找不到調整圖像大小以適合網絡的方法。
請幫幫我！
您可以簡單地將input_shape設置為您選擇的尺寸。
請注意，由於VGG16預期至少為48x48px，因此您很可能會得到較差的結果。 引用Keras文檔 ：
“…寬度和高度不應小於48。例如（200，200，3）是一個有效值。”
另一種方法是使用flow_from_directory ，它使您可以選擇將圖像調整為所需的任何尺寸：
將 BatchDataset 與 Keras VGG16 preprocess_input 連接
[英]Connecting BatchDataset with Keras VGG16 preprocess_input
CIFAR-10 在 Keras 上使用 MobileNet/VGG16 的准確度不能超過 10%
[英]CIFAR-10 can't get above 10% Accuracy with MobileNet/VGG16 on Keras
VGG16培訓新數據集：為什么VGG16需要標簽具有形狀（無，2,2,10）以及如何使用此網絡訓練mnist數據集？
[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?
訓練后如何使用帶有 keras 的 VGG16 預測圖像（外部數據集）？
[英]How can i predict images(outside dataset) using VGG16 with keras after training?
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