补充知识：keras报错：load_weights() got an unexpected keyword arguement ‘skip_mmismatch’

在用yolov3训练自己的数据集时，尝试加载预训练的权重，在冻结前154层的基础上，利用自己的数据集finetune。

以上这篇keras的siamese(孪生网络)实现案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

在使用Keras的时候，因为需要考虑到效率问题，需要修改fit_generator来适应多输出

从源码或者网络资源下好数据集，下载好以后放到目录 ~/.keras/datasets/ 下面。

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。...

其中默认by_name为False,这时候加载权重按照网络拓扑结构加载,适合直接使用keras中自带的网络模型，如VGG16

这是Keras搭建神经网络模型最基础的方法之一，Keras还有其他进阶的方法，官网给出了一些基本使用方法：Keras官网

load_model代码包含load_weights的代码，区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中。

性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置