LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...例如，对于文本来说，就是某个词是否出现这样的特征，对于图像来说，就是某个区域是否出现。 我画了一个图来示意这个转化过程： ? 如何转化 2....LIME流程图 重点注意： 这里g和f使用的训练数据是不同的，但我们希望他们的输出结果是逼近的。 我们是针对一个样本进行解释，即给定一个样本，解释为什么模型这样预测。 先“转换”，再“转换回来”。...而第二个模型找到的特征是错误的，这是由于训练集中的偏差导致的。 对于图像分类问题，也是类似的： ? 上图的结果，是通过对g的正权重对应的区域进行高亮。从而可以解释为什么模型预测出了相应的类别。
/ 作者：Adrian Rosebrock 今天介绍的是基于 Keras 实现多标签图像分类，主要分为四个部分： 介绍采用的多标签数据集 简单介绍使用的网络模型 SmallerVGGNet，一个简化版的...height, depth 就是图片的宽、高和通道数量，然后 classes 是数据集的类别数量，最后一个参数 finalAct 表示输出层的激活函数，注意一般的图像分类采用的是 softmax 激活函数...Adam 优化方法，损失函数是 binary cross-entropy 而非图像分类常用的 categorical cross-entropy，原因主要是多标签分类的目标是将每个输出的标签作为一个独立的伯努利分布...这里的主要原因就是黑色连衣裙并不在我们的训练集类别中。这其实也是目前图像分类的一个问题，无法预测未知的类别，因为训练集并不包含这个类别，因此 CNN 没有见过，也就预测不出来。 6....---- 如果想了解更多关于多标签图像分类的理论知识，可以查看下面这篇综述： 【技术综述】多标签图像分类综述
这是典型的C语言中函数模块中的返回值问题，算是常见的语法细节，很多人觉得C语言已经过时了，只能代表着这类人还不算是真正的技术人员，在嵌入式领域C语言依然充当着非常重要的角色，C语言在很多领域还是首选编程语言...具体功能实现，最后是结果的输出，也就是这个题目的返回值，在正常情况下函数的返回值只有一个，但在实际编程中需要用到多个，在设计时候还是归结成一类，如果类型相近可以弄成数组方式，如果类型不太一致直接放在结构体中执行...现在从语法规则出发列举几个实现多个值返回例子： ?...2.结构体指针返回 结构体是C语言涉及数据结构的最直接的容器，通常在编程过程中实现一个功能模块，模块中的数据通常都会放在一个结构体中，在在功能函数中对结构体中的数值进行操作，因为结构体中可以放足够多的变量...，如果函数返回值是个指针的话，就能把整个结构体里面的内容返回出来，同样能够达到返回多个数值的作用，这种在平常的编程过程中用的最多，C语言中使用最频繁的关键点就是指针了，但也是很多初学者最不好理解的知识点
今天我要跟大家分享一个有关 Java 编程的有趣现象，就是在 `finally` 块中无法改变返回值。别担心，我会以轻松的方式来解释这个问题，并给出具体的字节码指令分析，让大家一起开心地学习！...但是，有一点需要注意：`finally` 块中的任何改变都不会影响 `try` 或 `catch` 块中的返回值。 那么问题来了，为什么 `finally` 块中无法改变返回值呢？...`finally` 块中的新值赋给了本地变量 `value`，但这对于返回值并没有任何影响。...因为 `finally` 块是在返回指令执行之后才执行的，所以无论怎么修改本地变量 `value`，返回值都已经被确定下来了。...所以，即使 `finally` 块中的代码改变了 `value` 的值，也不会影响方法的返回值~
这些列表存储了服装用品的训练与测试图像数据及标签值。 为什么会有2组数据？ 我们可能在想为什么有2组数据-训练集和测试集。记得在介绍中说过的吗？...一开始学习神经元网络总是使用序列模型。 Flatten : 还记得上面将图像打印出来的时候是一个正方形吗？扁平化只是把这个正方形变成了一个一维的集合。把二维数组变成一维数组。...] Softmax的意思是 "如果X>0，则返回X，否则返回0" -- 所以它的作用是只把0或更大的值传给下一层的网络。...这里要注意的是：损失值下减小的，精确度是提高的，才是正常的。 但对于未见过的数据，它的分类准确度有多高？这就是为什么我们需要测试图像的原因。...例如，尝试改作5个来训练网络 一旦模型发现一个意外的值，就会产生一个错误。规则是--最后一层的神经元数量应该与你要分类的类数相匹配。
导读 对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！...介绍 对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！...为什么Keras ？首先，因为我相信这是一个很好的开始学习神经网络的库。其次，我希望在本文中始终使用一个框架。这将帮助你从一个模型转移到下一个模型，而不必担心框架。...问题进一步分为两部分，具体如下: 二值分割:图像中的每个像素都被标记为一个工具或背景 多类分割:将不同的仪器或仪器的不同部分与背景区分开来 该预训练模型基于U-Net网络体系结构，并通过使用最先进的语义分割神经网络...图像编码器是一个卷积神经网络(CNN)。 这是一个在MS COCO数据集上的VGG 16预训练模型，其中解码器是一个长短时记忆(LSTM)网络，用于预测给定图像的标题。
上周我写了一篇关于利用深度学习在X光图像中检测COVID-19的博客，读者反馈很喜欢这种及时且具有实际意义的应用，因此今天我们学习另一个与COVID相关的计算机视觉应用，即利用Opencv，Keras/...我们将使用scikit-learn（sklearn）对类标签进行二值化处理，细分数据集并打印分类报告。 Imutils库中的paths模块将帮助我们在数据集中查找并列出图像。...为什么我们能够在背景中检测到两位男性的脸，并为他们正确分类戴口罩/不戴口罩，却无法检测到前景中的那个女人？...在该函数内部，我们构造一个Blob，检测人脸并初始化一系列列表，并将其中两个列表作为返回值返回。这些列表包括我们的人脸（即ROI），位置（人脸位置）和预测值（口罩/无口罩预测列表）。...第72行返回我们的人脸边界框位置和相应的戴口罩/不戴口罩预测值。
但是在2013年的著名论文“神经网络的有趣特性”中，他被发现并总是这样。如果你准确地知道要改变哪个像素，以及要改变多少，你可以有意强迫神经网络预测给定图片的错误输出，并且不会改变图片的外观。...但是，如果我们想欺骗它把一个红点错误的分类成绿点呢？我们可以将红点推向绿点区域的最低限度是多少？ 如果我们把边界旁边的红点的Y值增加一丁点，那么我们刚好将它们推到绿色领域： ?...在具有深度神经网络的图像分类中，我们分类的每个“点”都是由数千个像素组成的整个图像。这给了我们数千个可能合适的值，让我们可以调整和推动这个点越过分界线。...把一只猫变成烤面包机，来自Keras.js web-based demo的图像检测结果 如何欺骗神经网络 我们已经讨论了训练神经网络以分类照片的基本过程： 1.插入一个训练图像。...黑客图像可以做什么？ 创建了一个黑客图像被称为“生成对抗实例”。我们有意制作一个数据，让机器学习模型分类错误。这是一个巧妙的花招，但为什么这在现实世界中很重要呢？
他写到： 你好，Adrian，感谢PyImageSearch，感谢你每周都分享你的知识。我正在构建一个时尚图像的搜索引擎，我需要你的帮助。...谢谢你的帮助 Switaj提出了一个美妙的问题： Keras深度神经网络是否有可能返回多个预测？ 如果可以，它是如何完成的？ 基于Keras的多标签分类问题 本文将分为4个部分。...我们的多标签分类数据集 ? 图片1：一份多类别深度学习数据集的组合。我们将使用Keras来训练一个多标签分类器来预测衣服的颜色以及类别。...如你需要，你可以修改这段代码以返回更多的类标签。我也建议你对概率设置阈值，并且只返回那些置信程度 > N%的标签。 然后我们将对每一个输出图像准备类标签+相关的置信值。 ?...请看底下的“总结”部分以获得更详尽的解释。 噢不——我们的分类器犯了个大错！我们的分类器报告说该模特身着黑色牛仔裤然而她实际穿着的黑色裙子。 在这里发生了什么？ 为什么我们的多类预测出错了？
在本 Keras 多输出分类教程中，我们将使用的数据集基于之前的多标签分类文章的数据集，但也有一个例外——我增加了一个包含 358 张「黑色鞋子」图像的文件夹。...图 3：尽管我们的数据集不包含「黑色裙子」图像，但我们仍然可以通过 Keras 和深度学习使用多输出分类来得到正确的分类结果。 我们的目标是正确预测出该图像的「黑色」+「裙子」。...为什么要做这样的转换？...现在（1）多输出 Keras 模型和（2）标签二值化器都已经放入了内存，我们可以分类图像了： ?...注意：我没有把 include 代码包含进来，因为这样会显得很冗长，但你可以通过检查输出张量的名称来确定你的 TensorFlow + Keras 模型返回多个输出的顺序。
= 362880 comb’ns 为了解决一个3x3的难题，网络必须从362880中预测出一个正确的组合。这也是为什么3x3拼图是一个难题的另一个原因。 让我们继续，尝试解决一个2x2的拼图游戏。...我们将这个16单位向量重塑成4x4的矩阵。 为什么要做维度重塑? 在一个正常的分类任务中，神经网络会为每个类输出一个分数。我们通过应用softmax层将该分数转换为概率。...概率值最高的类就是我们预测的类。这就是我们如何进行分类。 这里的情况不同。我们想把每一个片段都分类到正确的位置(0,1,2,3)，这样的片段共有4个。...代码实现 我在这个项目中使用Keras框架。以下是Keras中实现的完整网络。这看起来相当简单。...结果 在预测时，我们的网络输出一个4x4的向量，然后我们选择每行中有最大值的索引，也就是预测的位置。因此我们得到一个长度为4的向量。使用这个向量，我们还可以重新排列拼图碎片并将它们可视化。
此方法输入CVPixelBuffer（一个包含图像的对象）并返回一个TinyYOLOOutput对象。 这个类的相关部分是MLMultiArray对象。它包含13×13网格的边框预测。...但是目前，Vision并没有为这个Core ML模型返回任何东西。我的猜测是，在当前的测试版中不支持非分类器。 所以现在我们别无选择，只能跳过Vision并直接使用Core ML。...13×13网格中的每个单元格共有125个通道，因为每个单元格预测5个边界框，每个边界框由25个数字描述： 4个矩形坐标值 1个预测的概率值（例如“我是75.3％肯定这是一只狗”） top-20 概率分布...我们再次使用由YAD2K创建的Keras 1.2.2模型。（您可以使用Keras 2.0，因为我已经为Core ML制作了一个1.2.2模型，就使用它吧。）...（我相信这会很快好起来的，因为早期的betas总是在缓慢的优化中。） 两种API之间的巨大区别在于易用性。使用Core ML，可以很容易让model上线。
翻译 | 老赵 整理 | 凡江 我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。...（NMT） 我们可以描述图像内容吗？ （图像注释） 在暑期实习期间，我使用TensorFlow的两个最新API开发了这些示例：tf.keras，以及eager function，我在下面分享了它们。...tf.keras是一个定义模型的高级API，就像积木建造的乐高一样。我使用模型子类化实现了这些示例，它允许通过子类化tf.keras.Model并定义自己的前向传递来制作完全可自定义的模型。...，并返回英文翻译：“你还在家吗？” 您在下面看到的图像是注意力图。它显示了输入句子的哪些部分在翻译时具有模型的注意力。...我们还生成了一个注意力图，它显示了模型在生成标题时所关注的图像部分。 例如，当模型预测单词“surfboard”时，模型会聚焦在图像中的冲浪板附近。
方法很简单:设定我的预测，明确我对每一个预测的理解，这样我就可以用正确的工具来完成接下来的工作。...测试结果 总的来说，我们的目标是对预测和预测背后的机理有一个快速的认识。因此点，我们将预测分值靠前的分为一组，并将它们的得分相加。...对每个标签这样做可以很好地代表每个分类器的预测结果，并让我们对每张卡片的相对置信度有很好的了解。...我把它加起来是153.1的无量纲分数。现在，我可以在分类器之间比较这个分数，看看哪一个表现得最好。 卡片1~3 ? 最优的预测结果分别为战机、时钟和皮书套。...keras.backend as K import numpy as np import pandas as pd import json 然后我们创建一个函数来返回一个dataframe，其中包含每个库前
如何用 Keras 加载和可视化标准计算机视觉数据集 如何使用 Keras API 加载、转换和保存图像 如何为 Keras 深度学习从目录加载大数据集 如何为深度学习手动缩放图像像素数据 如何在 Keras...MNIST 手写数字 如何开发用于图像到图像转换的 Pix2Pix GAN 如何用 Keras 从零开始开发辅助分类器 GAN(AC-GAN) 如何在 Keras 开发信息最大化 GAN（InfoGAN...如何为乳腺癌患者存活建立概率模型 开发严重偏斜的类分布的直觉 不平衡分类为什么难？...使用 Weka 加快应用机器学习的进度 如何在 Weka 中更好地理解你的机器学习数据 我开始机器学习时犯的最大错误，以及如何避免 如何在 Weka 中逐步完成二分类项目 案例研究：预测五年内糖尿病的发作...如何获得更多 Weka 机器学习工作台的帮助 如何使用 Weka 处理机器学习数据中的缺失值 如何在 Weka 中运行你的第一个分类器 如何在 Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升
用Keras创造一个卷积神经网络来识别神奇宝贝妙蛙种子的填充玩具 简介 今天的博客内容是构建完整端对端图像分类+深度学习应用系列的第二部分。...既然已有下载并组织好的图像，下一步就是在数据上训练一个卷积神经网络（CNN）。 我将会在今天的博文中向你展示如何用Keras和深度学习来训练你的CNN。...我们用softmax分类器来完善这个模型，该分类器可为每个种类反馈预测概率型。 在这个部分的一开始的图2是一个SmallerVGGNet前几层的网络结构的图片。...让我们能够取一个Keras CNN中的整数种类标签预测，并且把它转化为一个人类可读的标签。 在PyImageSearch博客上我经常被问到如何将一个种类标签字符串转换成一个整数及其反向操作。...最后，再次分类有火尾巴的小火龙。这次他很害羞并且有一部分藏在了我的显示器下面。 图9：最后一个用Keras和CNN正确分类输入图片的例子。 这些神奇宝贝中的每一个都和我的新神奇宝贝不符合。
我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具 为了有效地部分重训练神经网络，迁移学习是一种很好的方法。...模型的全面训练涉及每个连接中使用的权值和偏差项的优化，标记为绿色。 倒数第二层被称为瓶颈层。 瓶颈层将回归模型中的值或分类模型中的 softmax 概率推送到我们的最终网络层。 ?...guacamole_img（例如，我们预测 Imagenet 图像 ＃924 的置信度为 99.999％。这是一个可重现代码的链接。...我在本文的最后部分包含了一个非常高的网络布局图像 - 请务必查看它。...最后，当我们在第一个猫训练图像上运行此模型时（使用 Tensorflow 非常方便的内置双线性重新缩放功能）： ? 图6：一只可爱的猫......对你有好处！ 该模型预测猫有 94％ 的置信度。
我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具 为了有效地部分重训练神经网络，迁移学习是一种很好的方法。...模型的全面训练涉及每个连接中使用的权值和偏差项的优化，标记为绿色。 倒数第二层被称为瓶颈层。 瓶颈层将回归模型中的值或分类模型中的softmax概率推送到我们的最终网络层。 ?...guacamole_img（例如，我们预测Imagenet图像＃924的置信度为99.999％。这是一个可重现代码的链接。...我在本文的最后部分包含了一个非常高的网络布局图像 - 请务必查看它。...最后，当我们在第一个猫训练图像上运行此模型时（使用Tensorflow非常方便的内置双线性重新缩放功能）： ? 图6：一只可爱的猫......对你有好处！ 该模型预测猫有94％的置信度。
卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。 ?...一个神经元可以看作是一个函数，它接受一个输入值，返回一个输出值。 ? 人工神经元模仿生物学中的神经元 单个神经元本身不能做什么。但是当你把很多的神经元联结在一起的时候，事情就变得有趣多了。...通过这个过程，一个神经网络可以学习并提高预测的准确度。 我不会讲述反向传播过程和损失函数，但是有许多很棒的资源介绍了它们，例如这一篇。...最后，我们将卷积神经网络变成了一个很长的特征向量，我们基本上将数据放在一起，输入全连接层中以作出预测。 为什么神经网络更好？ 假如我们没有使用神经网络，那么我们会如何处理这个问题？...并且这只是假设我们仅仅在寻找猫，如果我们想要一个可以对各种图片进行分类的程序怎么办？ 这就是为什么使用神经网络要好得多的原因。您可以让计算机设置自己的规则。
我很好奇将相同的计算机视觉算法应用于视频数据。我用于构建图像分类模型的方法是否可以推广? ? 对于机器来说，视频可能很棘手。...我们可以说视频是按特定顺序排列的一组图像的集合。这些图像也称为帧。 这就是为什么视频分类问题与图像分类问题没有什么不同。...对于图像分类任务，我们采用图像，使用特征提取器(如卷积神经网络或CNN)从图像中提取特征，然后基于这些提取的特征对该图像进行分类。视频分类仅涉及一个额外步骤。 我们首先从给定视频中提取帧。...现在是时候训练我们的模型，我们将用它来预测测试集中视频的标签。 训练视频分类模型 现在是时候训练我们的视频分类模型了!我确信这是本教程中最受期待的部分。...测试视频的预测 让我总结一下在查看代码之前我们将在此步骤中执行的操作。
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