基于深度学习和迁移学习的识花实践
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基于深度学习和迁移学习的
识花实践
深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一，但是对于个人来说，以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧，还需要有海量的数据和强劲的硬件。不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度，而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间，取得不俗的效果。
这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型，它在五种花中能达到 80% 以上的准确度（比瞎蒙高了 60% 哦），而且只需要普通的家用电脑就可以完成训练过程。
什么是迁移学习