転移学習として訓練済みモデルは非常に有用ですが、たまに途中にDropoutを入れたい、BatchNormを入れたいなど困ったことがおきます。今回はVGG16にBatchNormを入れる、MobileNetにDropoutを入れるを試してみます。 VGG16にBatchNormalizationを入れる 理論と実装上の注意 転移学習としてよく使われるVGG16ですが、実は古臭いモデルでBatchNormalizationが入っていません1。現在の分類問題において、よほどの理由がなければBatchNormalizationは入れるべきなので入れてみましょう2。 VGG16では、「Conv→Conv→Conv→Pool」のように並んでいますが、Conv→Convを「Conv→BatchNorm→ReLU→Conv→…」と置き換えます。また元のConvにはReLUの活性化関数がついているので、Co
![Kerasで学習済みモデルに任意のレイヤー(BatchNorm、Dropoutなど)を差し込む方法 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f518fb978d478084daaab99129ace1d31fd5de04/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9S2VyYXMlRTMlODElQTclRTUlQUQlQTYlRTclQkYlOTIlRTYlQjglODglRTMlODElQkYlRTMlODMlQTIlRTMlODMlODclRTMlODMlQUIlRTMlODElQUIlRTQlQkIlQkIlRTYlODQlOEYlRTMlODElQUUlRTMlODMlQUMlRTMlODIlQTQlRTMlODMlQTQlRTMlODMlQkMlRUYlQkMlODhCYXRjaE5vcm0lRTMlODAlODFEcm9wb3V0JUUzJTgxJUFBJUUzJTgxJUE5JUVGJUJDJTg5JUUzJTgyJTkyJUU1JUI3JUFFJUUzJTgxJTk3JUU4JUJFJUJDJUUzJTgyJTgwJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0yMjY2ZjZjY2MyMTNhYmNhMzIwZTYzZjZhNDlkMTA2YQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb3NoaWFuMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MDY5YTFmNmVlMjkxZjI2OGZhMDBmZWFlNGRkYzNlZmQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0c730b424e5aa94c5a69d88ab154b367)