Вы можете добавить предварительно обученные веса для некоторых популярных моделей DNN из Keras в ядро Kaggle. Для этого нажмите кнопку Добавить набор данных
вы увидите следующее окно. Введите название популярной модели DNN, например VGG16.
и нажмите Добавить. Через некоторое время появится новый каталог под названием VGG16.
Есть два файла .h5. Эти файлы представляют собой предварительно обученные веса, которые вы можете использовать в своем ядре.
Давайте теперь создадим модель VGG16 и загрузим предварительно обученные веса:
base_model = VGG16(weights=None, input_shape=(img_size,img_size,3), include_top=False) base_model.load_weights(‘../input/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5’)
Вы можете добавить набор данных под названием Keras Pretrained Models.
который содержит набор предварительно обученных весов для популярных моделей DNN в Keras, таких как InveptionV3, ResNet50, Xception и т. д.
Теперь вы можете выполнять перенос обучения в своем ядре Kaggle и побеждать в любом соревновании :). Наслаждайтесь машинным обучением на Kaggle и удачи в kaggling!
