Classification with Transfer Learning in Keras
How to implement transfer learning with Keras and TensorFlow
How to use transfer learning to solve image classification
In this 1.5 hour long project-based course, you will learn to create and train a Convolutional Neural Network (CNN) with an existing CNN model architecture, and its pre-trained weights. We will use the MobileNet model architecture along with its weights trained on the popular ImageNet dataset. By using a model with pre-trained weights, and then training just the last layers on a new dataset, we can drastically reduce the training time required to fit the model to the new data . The pre-trained model has already learned to recognize thousands on simple and complex image features, and we are using its output as the input to the last layers that we are training. In order to be successful in this project, you should be familiar with Python, Neural Networks, and CNNs. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Habilidades que você desenvolverá
Aprender passo a passo
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Import Libraries and Helper functions
Download the Pet dataset and extract relevant annotations
Add functionality to create a random batch of examples and labels
Create a new model with MobileNet v2 and a new fully connected top layer
Create a data generator function and calculate training and validation steps
Get predictions on a test batch and display the test batch along with prediction
Como funcionam os projetos guiados
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Avaliações
Principais avaliações do CLASSIFICATION WITH TRANSFER LEARNING IN KERAS
good presentation, but It will be better more details explanations of about for training model parameters and predict accuracy.
How else would I have learned this? What a great fast way to apply a concept in real code.
Its first time I went to the Keras and TensorFlow they are super easy to implement.
Everything was as per description! Need more advanced tasks. Thanks, Amit Sir!
Perguntas Frequentes – FAQ
Perguntas Frequentes – FAQ
O que eu ganho se comprar projetos guiados?
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Os projetos guiados estão disponíveis no computador e em dispositivos móveis?
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Quem são os instrutores dos projetos guiados?
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Posso baixar o trabalho do meu projeto guiado após completá-lo?
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Como funciona a política de reembolso?Como funciona a política de reembolso?
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
Posso participar como ouvinte de um projeto guiado e assistir de graça a uma parte do vídeo?
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Quanta experiência eu preciso ter para fazer esse projeto guiado?
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Posso completar esse projeto guiado pelo meu navegador web em vez de instalar um software especial?
Como é a experiência de aprendizado com os projetos guiados?
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
Coursera Footer
