我如何构建并比较自定义CNN与MobileNetV2用于船只图像分类
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内容提要
作者在DeepTechReady课程中完成了深度学习作业，构建并比较了自定义CNN与MobileNetV2模型用于多类船只图像分类。通过Google Colab处理不平衡数据集，发现MobileNetV2在准确性和泛化能力上优于自定义CNN，尤其在少数类处理上表现更佳。
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关键要点
- 作者在DeepTechReady课程中完成了深度学习作业，构建并比较了自定义CNN与MobileNetV2模型。
- 作业目标是将船只图像数据集分类为多个类别，并评估哪个模型表现更好。
- 使用Google Colab处理不平衡数据集，发现训练集和测试集的类别分布不均。
- 自定义CNN模型的架构包含多个卷积层和池化层，但在处理少数类时表现不佳。
- MobileNetV2是一个轻量级的预训练模型，经过微调后在准确性和泛化能力上优于自定义CNN。
- MobileNetV2在处理少数类时表现更佳，训练速度更快，适合不平衡数据集。
- 作者总结了深度学习中的重要经验，包括GPU的重要性和迁移学习的优势。
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