【摘 要】
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了解食物的营养价值是维持健康饮食的关键部分,食品分类已成为越来越受欢迎的研究课题之一了。文章提出了一种基于迁移学习方法来训练模型对食品图像分类的策略,实验中使用了
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了解食物的营养价值是维持健康饮食的关键部分,食品分类已成为越来越受欢迎的研究课题之一了。文章提出了一种基于迁移学习方法来训练模型对食品图像分类的策略,实验中使用了两个不同的模型:InceptionV3、ResNet50,对2万张食品图像进行训练,首先对模型替换掉分类器,然后冻结不同神经网络层数进行训练,以验证集准确率作为评估指标。实验结果表明,在只替换分类器的情况下,两个模型中InceptionV3可达到较好的识别效果,在进行冻结不同网络层数训练时可达到96.8%的准确率。
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