预训练模型与Keras.applications.models权重资源地址

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什么是预训练模型简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，可以从在类似问题中训练过的模型入手。
比如说，你如果想做一辆自动驾驶汽车，可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法，也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的Inception model（一个预训练模型）起步，来识别图像。
一个预训练模型可能对于你的应用中并不是100%的准确对口，但是它可以为你节省大量功夫。
为什么要使用预训练模型大大减少训练时间
怎样使用预训练模型当在训练神经网络的时候我们的目标是什么？我们希望网络能够在多次正向反向迭代的过程中，找到合适的权重。通过使用之前在大数据集上经过训练的预训练模型，我们可以直接使用相应的结构和权重，将它们应用到我们正在面对的问题上。这被称作“ 迁移学习” ，即将预训练的模型“ 迁移” 到我们正在应对的特定问题中。
在选择预训练模型的时候你需要非常仔细，如果你的问题与预训练模型训练情景下又很大的出入，那么模型所得到的预测结果将会非常不准确。
在迁移学习中，这些预训练的网络对于ImageNet数据集外的图片也表现出类很好的泛化性能，既然预训练模型已经训练得很好，我们就不会在段时间内去修改过多的权重，在迁移学习中用到它的时候，往往只是进行微调（fine tune）。
在修改模型的过程中，我们通过会采用比一般训练模型更低的学习速率。
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【预训练模型与Keras.applications.models权重资源地址】VGG16:

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VGG19:

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RESNET50:

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INCEPTIONS_V3:

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XCEPTION:

TF_WEIGHTS_PATH = ‘ https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.4/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’
TF_WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ‘ https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.4/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5’