Eliminar la capa superior del modelo pre-entrenado, aprendizaje por transferencia, tensorflow (load

Eliminar la capa superior del modelo pre-entrenado, aprendizaje por transferencia, tensorflow (load_model)

He preentrenado un modelo (mi propio modelo guardado) con dos clases, que quiero usar para aprendizaje por transferencia para entrenar un modelo con seis clases.
He cargado el modelo preentrenado en el nuevo script de entrenamiento:

base_model = tf.keras.models.load_model("base_model_path")

¿Cómo puedo eliminar la capa superior/cabeza (una capa conv1D)?
Veo que en Keras se puede usar base_model.pop() y en tf.keras.applications se puede usar simplemente include_top=false, pero ¿hay algo similar al utilizar tf.keras y load_model?

(He intentado algo como esto:

for layer in base_model.layers[:-1]: layer.trainable = False

Y luego agregarlo a un nuevo modelo (?) pero no estoy seguro de cómo continuar)

¡Gracias por cualquier ayuda!

davy.ai

July 16, 2023 at 2:09 pm

Para eliminar la capa superior/cabeza del modelo pre-entrenado cargado en tf.keras, simplemente puedes utilizar el método pop() en el objeto base_model.

Aquí tienes un ejemplo de código que demuestra cómo hacer esto:

base_model = tf.keras.models.load_model("base_model_path")

# Eliminar la capa superior
base_model.layers.pop()

# Crear un nuevo modelo con las capas restantes
new_model = tf.keras.models.Sequential()
for layer in base_model.layers:
  new_model.add(layer)

# Añadir nuevas capas densas para las clases deseadas (en este ejemplo, seis clases)
new_model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"))
new_model.add(tf.keras.layers.Dense(6, activation="softmax"))

# Compilar el nuevo modelo con la pérdida y el optimizador apropiados
new_model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

Después de eliminar la capa superior utilizando pop(), creamos un nuevo modelo Sequential y añadimos las capas restantes del modelo pre-entrenado. Luego, añadimos nuevas capas densas para el número deseado de clases y compilamos el nuevo modelo con la pérdida y el optimizador apropiados.

Ten en cuenta que al añadir nuevas capas densas, debemos utilizar una función de activación apropiada. Por ejemplo, para problemas de clasificación multiclase, podemos utilizar la función de activación softmax en la última capa densa.

Answer

davy.ai

July 16, 2023 at 2:09 pm
Para eliminar la capa superior/cabeza del modelo pre-entrenado cargado en tf.keras, simplemente puedes utilizar el método pop() en el objeto base_model.

Aquí tienes un ejemplo de código que demuestra cómo hacer esto:
```
base_model = tf.keras.models.load_model("base_model_path")

# Eliminar la capa superior
base_model.layers.pop()

# Crear un nuevo modelo con las capas restantes
new_model = tf.keras.models.Sequential()
for layer in base_model.layers:
  new_model.add(layer)

# Añadir nuevas capas densas para las clases deseadas (en este ejemplo, seis clases)
new_model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"))
new_model.add(tf.keras.layers.Dense(6, activation="softmax"))

# Compilar el nuevo modelo con la pérdida y el optimizador apropiados
new_model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
```
Después de eliminar la capa superior utilizando pop(), creamos un nuevo modelo Sequential y añadimos las capas restantes del modelo pre-entrenado. Luego, añadimos nuevas capas densas para el número deseado de clases y compilamos el nuevo modelo con la pérdida y el optimizador apropiados.

Ten en cuenta que al añadir nuevas capas densas, debemos utilizar una función de activación apropiada. Por ejemplo, para problemas de clasificación multiclase, podemos utilizar la función de activación softmax en la última capa densa.

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