inception_v3训练2分类模型如何更改输出层

在Inception v3这样的预训练深度学习模型中，它通常用于大规模图像识别任务，拥有复杂的架构和大量的参数。如果你想将其用于二分类任务，你需要对模型的输出层进行一些修改。以下是步骤：

1. **冻结特征提取层**：Inception v3的前几层通常学习到了通用的图像特征，你可以选择将它们固定，避免在微调过程中破坏这些底层的表示。

2. **替换最后一层**：原模型的最后一层通常是全局平均池化（Global Average Pooling, GAP），接着是一个全连接层，用于1000个ImageNet类别。对于二分类，需要去掉这个全连接层，代之以一个新的全连接层（fc layer），其节点数设置为2（对应两个类别）。

   from keras.models import Model
   from keras.layers import Dense

   base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
   x = base_model.output
   x = GlobalAveragePooling2D()(x) # 或者尝试使用其他池化方法
   predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)
   new_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

3. **重新编译模型**：更新模型结构后，记得调整优化器、损失函数和评价指标，因为现在目标是二分类，所以通常用`binary_crossentropy`作为损失函数，并且可能是`accuracy`作为评价指标。

   new_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. **训练模型**：使用准备好的二分类数据集训练新的模型，注意在训练之前可能需要对输入图像进行适当的预处理，如缩放、归一化等。