[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?
我試圖在VGG16網絡上訓練CIFAR10和MNIST數據集。 在我的第一次嘗試中，我得到一個錯誤，其中input_2（標簽）的形狀必須是（None，2,2,10）。 這個結構在2x2x10數組中保存了什么信息，因為我希望input_2具有形狀（無，10）（我的數據集中有10個類）。 我試圖將標簽的尺寸從（無，10）擴展到（無，2,2,10）。 但我確信這不是正確的方法，因為我獲得了非常低的精度（約0.09）
（我使用的是keras，Python3.5）
層次問題導致精度低。 我剛修改了我的網絡並獲得了.7496的准確性。
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?
VGG16上的Keras CIFAR10微調：如何預處理輸入數據以適合VGG16網絡？
[英]Keras CIFAR10 finetuning on VGG16: How can I preprocess the input data to fit the VGG16 network?
在 CIFAR 10 數據集上使用 VGG16 進行遷移學習：訓練和測試精度非常高但預測錯誤
[英]Transfer Learning Using VGG16 on CIFAR 10 Dataset: Very High Training and Testing Accuracy But Wrong Predictions
我試圖在我的數據集上微調 VGG16，但遇到了關於加載 VGG16 權重的 OSError
[英]I tried to fine-tune VGG16 on my dataset, but met the OSError about loading VGG16 weights
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