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ResNet-50模型
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概述
介绍 此模型为ResNet-50 的Keras预训练模型。深度残差学习用于图像识别，更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差的学习框架，以简化比以前使用的网络更深入的网络训练。
显式地将层重新配置为参考层输入学习残差函数，而不是学习未引用的函数。全面的经验证据表明这些残差网络更易于优化，并且可以通过大大增加的深度来获得准确性。在ImageNet数据集上，评估深度最大为152层的残差网络比VGG网络深8倍，但复杂度仍然较低。
预先训练的模型已先前在数据集上进行训练，并且包含权重和偏差，这些权重和偏差表示代表所训练的任何数据集的特征。学习函数通常可以转移应用不同的数据。例如，在大型鸟类图像数据集上训练的模型包含转移数据集的学习到的特征，例如边缘或水平线。通过使用预先训练的模型，可以节省时间。
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