DAY29 Aidea專案實作 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![DAY29 Aidea專案實作](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
DAY29Aidea專案實作-AOI瑕疵檢測(4/4)...動態學習率fromtensorflow.keras.callbacksimportReduceLROnPlateauLR_function=ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', ...
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經過不懈的努力!我們終於來到此次專案時做的最後一個章節,前三個部分我們已經算是達成任務,成功訓練出一個模型來做瑕疵的檢測,而今天呢?算是一個追求更完美的步驟,讓模型"好,還要更好"! 先來看看我們將結果上傳至平台後的得分。 準確度是我們還可以接受的範圍,但模型大小、載入時間以及推論速度似乎還有一些進步空間,今天我們就以這兩方面來做加強。
更換模型這是一個最直接的方法,但如果要維持其速度以及尺寸的話,盡量也選擇一些輕量的模型,像是MobileNetV2, MobileNetV3, SqueezeNet...等,或許可以發現比較適合的模型。
設置動態學習率我們在前面的章節也介紹過動態學習率的好處,再使用過後我們成功讓模型的準確度提升了0.5個百分點,程式如下:
#動態學習率 from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau LR_function=ReduceLROnPlateau(monitor=val_acc, patience=5, # 5 epochs 內acc沒下降就要調整LR verbose=1, factor=0.5, # LR降為0.5 min_lr=0.00001 # 最小 LR 到0.00001就不再下降 )然後把它放進Callbacks裡面在訓練時執行
callbacks_list = [LR_function] 神經網路剪枝(Pruning)使用Keras+Tkinter進行深度學習瑕疵檢測GUI應用程式開發 ... | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
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