将带有keras的预训练模型(不带顶部)连接到自定义顶部模型

Question

我使用keras进行迁移学习。这就是我所做的：

• 加载不带top的预训练模型(Mobilnet(
• 建立一些层的模型，输入是mobilnet的输出，输出是softmax(分类任务(
• 现在，我在bottel颈部图像上训练顶级模型作为输入(通过mobilnet后(
• 最后，我想把top模型和mobilnet连接到full模型，它得到一个图像并预测分类

伪代码：

mnet=MobileNet(include_top=False,pooling='max',
weights='imagenet',input_shape=(224,224,3))
my_net = bottle_neck = Input(shape=(1024,)) 
some_layer = Dense(100 ,activation='relu')(bottle_neck)  
...
final_layer=Dense(6,activation='softmax')(prev_layers)

我的目标是连接移动网络和我的网络，而不需要再次训练谢谢你

Answer 1

这在Keras文档中有介绍，请参阅https://keras.io/applications/#fine-调谐接收v3-on-a-new-set-of-classes

关键是使用基本模型输出作为模型(mnet.output(的输入，并将基本模型的到达层设置为trainable = False