CNN 転移学習とファインチューニング - Qiita

転移学習 ・学習済みのモデルを新しいタスクに使うこと ・学習済みモデルの重みをそのまま使う 学習済みモデルのインスタンス化 include_top=False ・分類器の部分は使わない ・畳み込みの部分だけ使う →畳み込みの部分は画像の一般的・普遍的な特徴をとらえているが、分類器は以前学習したタスクに特化しているため from keras.applications import ResNet50 conv_base = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(32, 32, 3))