model = Sequential() model.add( ResNet50(include_top=False, input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg', classes=2, weights=None)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.layers[0].trainable = False model.summary() model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) red_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.7) 对以上代码进行注释分析,写在每句下面
时间: 2024-01-24 14:03:04 浏览: 51
```
# 创建一个空的顺序模型
model = Sequential()
# 添加一个 ResNet50 模型作为第一层,包括输入形状、池化方式、分类数量、权重等参数
model.add(ResNet50(include_top=False, input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg', classes=2, weights=None))
# 添加一个展开层,将 ResNet50 的输出展平为一维向量
model.add(Flatten())
# 添加一个全连接层,512个神经元,使用ReLU激活函数
model.add(Dense(512, activation='relu'))
# 添加一个Dropout层,防止过拟合
model.add(Dropout(0.5))
# 添加一个批量归一化层,加速训练,提高模型精度
model.add(BatchNormalization())
# 添加一个全连接层,256个神经元,使用ReLU激活函数
model.add(Dense(256, activation='relu'))
# 再次添加一个Dropout层
model.add(Dropout(0.5))
# 再次添加一个批量归一化层
model.add(BatchNormalization())
# 添加一个全连接层,1个神经元,使用sigmoid激活函数,用于二分类问题
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 固定 ResNet50 模型的参数不参与训练
model.layers[0].trainable = False
# 输出模型概述信息
model.summary()
# 编译模型,使用Adam优化器,二分类交叉熵损失函数,评价指标为准确率
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 创建 ReduceLROnPlateau 回调函数,用于动态调整学习率
red_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.7)
```
以上代码是一个用于图像二分类问题的深度学习模型的搭建,在 ResNet50 模型输出之后,加入了多个全连接层、Dropout 层和批量归一化层,用于提高模型的精度。同时使用了 ReduceLROnPlateau 回调函数,用于动态调整学习率。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)