识别游戏:DNN分类器竞赛 源码

ACSE 4.4-机器学习小型项目 识别游戏 此处提供所有信息: : 该项目旨在将具有3个RGB通道的64 * 64图片分类为200个类别。 当提供10000张未标记的图片作为测试数据时,提供了100000张带有标签的训练图片。 尝试在一些成熟的神经网络模型上进行转移学习,验证精度为0.35-0.824。 最后,我们决定将前4个模型组合在一起,并在排行榜上获得前3个出色的0.841准确性。 组合模型的工作流程: 使用的模型(带有ML的DenseNet代码和集成代码进行演示记录): 整体代码: 尝试过的模型: 模型 预训练 Val Acc 训练后的尺寸 火炬型号二手 合并模型 是