Изучите материалы.
- Загрузите датасет для классификации кошек и собак.
- Выполните как минимум две аугментации.
- Соберите CNN с помощью фреймворка TensorFlow и решите задачу классификации кошек и собак. Выполните оценку модели.
- Сформулируйте вывод на основе ответов следующих вопросов:
- Какие этапы предварительной обработки данных Вы выполняете и что происходит с данными?
- Что означают параметры, которые Вы задаете?
- Какие слои есть в Вашей реализации CNN и что происходит на каждом слое?
- Загрузите датасет с множеством различных классов.
- Выберите 3 любых класса, которые Вам нравятся. Загрузите данные и сформируйте датасет.
- Выполните как минимум три аугментации.
- С помощью фреймворка TensorFlow загрузите модели InceptionV3 и VGG19. Реализуйте подход Transfer Learning, выполнив Fine-Tuning этих моделей для распознавания классов (в процессе подготовки CNN, помимо добавления новых слоев, разморозьте один или несколько слоев исходных моделей).
Постройте итоговую таблицу и сравните результаты обучения двух моделей CNN на Ваших данных (по метрике Accuracy в процессе обучения).