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deep-learning - ResNet論文で「5回実行」を理解する方法は?

Resnetの論文では、著者は表 6 のキャプションで「5 回実行する」と述べ、いくつかの結果を報告しています。それはどのように行われますか？モデルを 5 回トレーニングするか、同じモデル パラメーターのセットで 5 回テストしますか?

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tensorflow - 事前トレーニング済みの ResNet V2 モデルを使用したスリム分類器の作成

スリムなドキュメントで提供されている事前トレーニング済みの ResNet V2 モデルを利用する画像分類器を作成しようとしています。

これまでのコードは次のとおりです。

問題は、このエラーが発生し続けることです。

したがって、TF/Slim は変数を見つけることができないようです。これは、次のように呼び出すと明らかになります。

空の配列を出力するため。

事前トレーニング済みのモデルを使用するにはどうすればよいですか?

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image - Tflearn: ResNet 152 層モデルを構築し、最後から 2 番目の非表示層の画像特徴を抽出する方法は?

152 層の resnet を構築し、最後から 2 番目の非表示層の画像特徴を抽出する方法。

今、私は事前に訓練された ResNet 152 層モデルを取得しましたhttp://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_152_2016_08_28.tar.gz この 152 層モデルを使用して画像の特徴を抽出したいだけです。最後から 2 番目の非表示レイヤーの画像機能 (コードに示されているとおり)。

  1. 主な質問は、152 層の ResNet モデルを構築する方法です。(セット n = 18 の場合、resnet は 110 レイヤーであることがわかります)。または、50 層の ResNet モデルを構築する方法は?

  2. 最後から 2 番目の非表示レイヤーの画像特徴コードを抽出すると、正しいですか?

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