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  调用“predict()”来获得预测,然后创建一个分类报告和混淆矩阵,以查看模型做得有多好!雷锋网

  这是最终模型。它是一个两层网络,有两个密集的层和一个输出层。在我们完成模型架构之后,我们还必须在培训之前编译模型。

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  在这个项目中,我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。

  

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  使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性。

  这使用数据增强创建一个生成器。接下来调用“fit_generator()”来训练模型,并添加“history”,这样就可以可视化之后的训练。

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