mushroom_classifier 源码

蘑菇分类器 该项目是基于转移学习的蘑菇多分类器。 使用的模型是InceptionV3 ,并且训练数据是通过“ Chrome扩展程序从Google图像。 数据 数据属于n个不同的蘑菇类,即牛肝菌,鸡油菌,鹅膏菌和大蘑菇。 在下载的图片中,显示同一蘑菇组的图片已被删除。 训练 由于这是转移学习操作,因此可以分为特征提取和分类。 特征提取器层已设置为可训练的,这提高了总体准确性,但减慢了训练速度。 网络的分类部分分别由512和128个神经元的两个密集层组成。 下图显示了历时训练和测试集的准确性和损失。 由于提早停止回调(耐心3个纪元),训练被中断,从而防止了过拟合。 3个纪元的耐心让训练超越了最佳点,以检查是否可以改善。 然后恢复最佳时期的权重。 培训课程的Tensorboard日志 结果 分类精度 热图 可解释性 为了正确解释结果,进行了可解释性分析。 启动类激活图,因为已经为每个类的