Figure 5. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learn- ing in ResNet50. (a

Download 7.48 Mb. Pdf ko'rish
bet	14/28
Sana	03.03.2023
Hajmi	7.48 Mb.
	#44168

Bog'liq
Classification Method of Significant Rice Pests Ba
Физика-курси-1-қисм.-Кодиров-О, ТДИУ, HSyflfAupzrtVxmeX2kSjtbqHjgjAGFqyWgWY1gY, Введение в физику ускорителей заряженных частиц by Иссинский И Б, O\'lchash usullari va vositalari. MamajonovA.A. Sattorov M.O., mustaqil ish 12212121212, Futbol maydonlari va o`lchamlari, TEST argos — копия, «ТЕХНОЛОГИК ЖАРАЁНЛАРНИ АВТОМАТЛАШТИРИШ ВА МОДЕЛЛАШТИРИШ», sinfdan-tashqari-tarbiyaviy-ishlarni-tashkil-qilishning-ilmiy-va-nazariy-asoslari

Bu sahifa navigatsiya:

• Figure 5. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learning in ResNet50. (a

Figure 5. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learn- ing in ResNet50. (a) ResNet50 trained from scratch; (b) ResNet50 with Transfer learning introduced.  (a) (b) Figure 6. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learn- ing in VGG16. (a) VGG16 trained from scratch; (b) VGG16 with Transfer learning introduced.  (a) (b) Figure 7. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learn- ing in MobileNet. (a) MobileNet trained from scratch; (b) MobileNet with Transfer learning intro- duced.  Figure 8 displays the accuracy curves of the validation sets of ResNet, VGGNet and  MobileNet networks before and after using the transfer learning strategy in turn. It shows  that the initial validation accuracy of the ResNet50, VGG16, and MobileNet classification  network models increases after the introduction of transfer learning, and the training pro- cess curves using transfer learning converge better and more smoothly. It is worth men- tioning that the validation accuracy of the network models after the introduction of  Figure 5. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learning in ResNet50. (a) ResNet50 trained from scratch; (b) ResNet50 with Transfer learning introduced. Agronomy 2022, 12, x FOR PEER REVIEW  9 of 20  (a) (b) Figure 5. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learn- ing in ResNet50. (a) ResNet50 trained from scratch; (b) ResNet50 with Transfer learning introduced.  (a) (b) Figure 6. Training loss and validation loss curves before and after the introduction of transfer learn- ing in VGG16. (a) VGG16 trained from scratch; (b) VGG16 with Transfer learning introduced.  (a) (b) Download 7.48 Mb.

Download 7.48 Mb. Pdf ko'rish