Keras在预训练模型中的应用
我们使用Keras从零开始创建了所有模型，但是我们没有训练它们，因为训练这种深度神经网络需要很高的计算成本和时间。但是，由于有了转移学习，可以将针对一项任务训练的模型应用于其他任务。换句话说，可以对一个任务进行训练的模型进行调整或微调以适合另一项任务，而无需从头开始明确训练新模型。我们将这种模型称为预训练模型。
预训练模型
预训练的经典模型已在Keras中作为Applications提供。这些模型在ImageNet数据集上训练，可以将图像分类为1000个类别或类别之一。Keras提供了预训练的模型，该模型分为两个部分：模型体系结构和模型权重。在Keras安装期间下载了模型体系结构，但是模型权重是大文件，可以在实例化模型时下载。
以下是Keras中可用的模型：
Xception
VGG16
VGG19
ResNet50
盗梦空间V3
InceptionResNetV2
移动网
密集网
网络
MobileNetV2
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