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pokemon-notebook's Introduction

Pokemon

dataset

参考モデル

Fine Tuning

Batch Normarization 層を trainable = True にする

Jupyter Notebook メモ

  • pokemon.original.ipynb

  • pokemon.ipynb

    • Xception モデル使用
    • 109層目から再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 128x128
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

  • pokemon2.ipynb

    • Xception モデル使用
    • block12_sepconv1_act 層以降を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 128x128
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

  • pokemon3.ipynb

    • Xception モデル使用
    • block11_sepconv1_act 層以降を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 128x128
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

  • pokemon4.ipynb

    • Xception モデル使用
    • block14_sepconv1 層以降を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 196x196
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

  • pokemon5.ipynb

    • MobileNetV2 モデル使用
    • block_16_expand 層以降を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 196x196
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

  • pokemon6.ipynb

    • Xception モデル使用
    • すべての層を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 196x196
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

  • pokemon7.ipynb

    • Xception モデル使用
    • block14_sepconv1 層以降を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 196x196
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D は使わずに Flatten を使用

  • pokemon8.ipynb

    • Xception モデル使用
    • block14_sepconv1 層以降を再学習
    • 入力画像ファイルサイズ： 196x196
    • 全結合層で GlobalAveragePooling2D を使用

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