VGG論文導讀+Tensorflow實現+參數微調(fine-tuning)+AWS部署從頭訓練

內容：

1. VGG論文導讀

2. Tensorflow實現

3. 參數微調(fine-tuning)

4. AWS部署，從頭訓練

可以從基於ImageNet訓練的參數中恢復參數，作為網路的初始值 (fine-tuning)；

還可以固定其中幾層的權值，不讓其更新；

也可以完全從頭開始訓練。

直接看圖吧，思想都在圖中。。。：

論文鏈接：[1409.1556] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

遷移學習，fine-tuning，來自 cs231n：

還沒訓練完，具體看看我的視頻講解吧：

VGG論文導讀+Tensorflow實現+參數微調(fine-tuning)__01

代碼還在整理中，稍後上傳：kevin28520/My-TensorFlow-tutorials

Pre-trained 參數（500M左右，VGG16.npy），放在百度盤了，也可以從網上搜索下載：

https://pan.baidu.com/s/1dFKhvRb

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牆煭建議訂閱我的 tensorflow 教程頻道呀：KevinRush_Deep_Learning的自頻道-優酷視頻

謝謝！