Feature extractionIn this step, you

Feature extractionIn this step, you will freeze the convolutional base created from the previous step and to use as a feature extractor. Additionally, you add a classifier on top of it and train the top-level classifier.Freeze the convolutional baseIt is important to freeze the convolutional base before you compile and train the model. Freezing (by setting layer.trainable = False) prevents the weights in a given layer from being updated during training. MobileNet V2 has many layers, so setting the entire model's trainable flag to False will freeze all the layers.

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特征提取 在此步骤中，您将冻结从上一步创建的卷积基础并将其用作特征提取器。此外，您可以在其顶部添加分类器，并训练顶级分类器。 冻结 卷积库在编译和训练模型之前，冻结卷积库很重要。冻结（通过设置layer.trainable = False）可防止在训练期间更新给定层中的权重。MobileNet V2具有许多层，因此将整个模型的可训练标记设置为False将冻结所有层。

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特征提取 在此步骤中，您将冻结从上一步创建的卷积基，并将其用作特征提取器。此外，在它上面添加一个分类器，并训练顶级分类器。 冻结卷积底座 在编译和训练模型之前，冻结卷积基非常重要。冻结（通过设置图层.可训练 = false）可防止在训练期间更新给定图层中的权重。MobileNet V2 具有多个图层，因此将整个模型的可训练标志设置为 False 会冻结所有图层。

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特征提取 在这一步中，您将冻结从上一步创建的卷积基，并将其用作特征提取程序。另外，在上面添加一个分类器并训练顶级分类器。 冻结卷积基 在编译和训练模型之前冻结卷积基是很重要的。冷冻（通过设置可训练层=False）防止在训练期间更新给定层中的权重。MobileNet V2有许多层，因此将整个模型的可训练标志设置为False将冻结所有层。

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