Анализ признаков, извлеченных нейросетью | Глубокие нейронные сети на Python

Классифицируем изображения с помощью признаков, извлеченных глубокой нейронной сетью.
Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Рассматриваем подход, который позволяет применять предварительно обученные нейронные сети для решения своих задач при ограниченных вычислительных ресурсах.

Предварительно обученная нейронная сеть используется для того, чтобы извлечь признаки из набора изображений. Затем выполняется классификация признаков, а не исходных изображений, что значительно быстрее.

Рассматривается пример анализа признаков для распознавания котов и собак на изображениях с помощью Keras и сети VGG16.

Видео "Предварительно обученные нейронные сети" -    • Предварительно обученные нейронные се...  
Видео "Перенос обучения" -    • Перенос обучения | Глубокие нейронные...  
Видео "Подготовка набора изображений для обучения нейронной сети в Keras" -    • Как подготовить свой набор изображени...  
Видео "Тонкая настройка нейронной сети" -    • Тонкая настройка нейронной сети | Глу...  

Примеры кода из видео - https://github.com/sozykin/dlpython_c...

Мой канал с краткими и понятными объяснениями сложных тем в ИТ и компьютерных науках -
https://goo.gl/kW93MA