Комментарии к программе нейронной сети

[Safoks]

Добрый день, занимаюсь изучением нейронных сетей.

На данный момент пробую уже имеющиеся в сети решения, не могли бы местные специалисты прокомментировать что делает (+100 к карме, если не затруднит разжевать шаг за шагом, т.к. я - полный чайник) данная программа.

Заранее спасибо!

Блок создания сети:

def createModelInceptionV3():
#  model.layers[0].trainable = False
#  model.compile(optimizer='sgd', 
#    loss='categorical_crossentropy', 
#    metrics=['accuracy']) 
 
  base_model = InceptionV3(weights = 'imagenet', 
    include_top = False, 
    input_shape=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))
          
  x = base_model.output
  x = GlobalAveragePooling2D()(x)
 
  x = Dense(512, activation='relu')(x)
  predictions = Dense(NUM_CLASSES, 
    activation='softmax')(x)
 
  model = Model(inputs = base_model.input, 
    outputs = predictions)
 
  for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
#  model.compile(optimizer='adam', 
#    loss='categorical_crossentropy', 
#    metrics=['accuracy']) 
  model.compile(optimizer='sgd', 
    loss='categorical_crossentropy', 
    metrics=['accuracy'])
          
  #model.summary()      
          
  return(model)

Блок обучения сети

# Calculate sizes of training and validation sets
STEP_SIZE_TRAIN=train_gen.n//train_gen.batch_size
STEP_SIZE_VALID=val_gen.n//val_gen.batch_size
 
# Set to False if we are experimenting with 
# some other part of code, use history that
# was calculated before (and is still in
# memory
bDoTraining = True 
 
if bDoTraining == True:
    # model.fit_generator does the actual training
    # Note the use of generators and callbacks
    # that were defined earlier
    history = model.fit_generator(generator=train_gen,
        steps_per_epoch=STEP_SIZE_TRAIN,
        validation_data=val_gen,
        validation_steps=STEP_SIZE_VALID,
        epochs=EPOCHS,
        callbacks=callbacks_list)
 
    # --- After fitting, load the best model
    # This is important as otherwise we'll 
    # have the LAST model loaded, not necessarily
    # the best one.
    model.load_weights(working_path + strModelFileName)

[p51x]

А причем тут н.сети? Это ж обычный Python.

[Safoks]

Данные блоки кода были взяты мною из статьи о создании нейросети, определяющей породу собаки по фото

[p51x]

И? Что тут необычного для базовых знаний по Python?