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使用keras实现孪生网络中的权值共享教程

首先声明，这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值，而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络，且分支结构相同时，如何使用keras使分支的权重共享。...Functional API 为达到上述的目的，建议使用keras中的Functional API，当然Sequential 类型的模型也可以使用，本篇博客将主要以Functional API为例讲述。...在ClassiFilerNet()函数中，可以看到调用了两次FeatureNetwork()函数，keras.models.Model也被使用的两次，因此生成的input1和input2是两个完全独立的模型分支...FeatureNetwork()的功能和上面的功能相同，为方便选择，在ClassiFilerNet()函数中加入了判断是否使用共享参数模型功能，令reuse=True，便使用的是共享参数的模型。...以上这篇使用keras实现孪生网络中的权值共享教程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。

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如何在Keras中创建自定义损失函数？

损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...我们有一个为 1 的输入形状，我们使用 ReLU 激活函数（校正线性单位）。 一旦定义了模型，我们就需要定义我们的自定义损失函数。其实现如下所示。我们将实际值和预测值传递给这个函数。...注意，我们将实际值和预测值的差除以 10，这是损失函数的自定义部分。在缺省损失函数中，实际值和预测值的差值不除以 10。 记住，这完全取决于你的特定用例需要编写什么样的自定义损失函数。

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干货 | TensorFlow 2.0 模型：Keras 训练流程及自定义组件

本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！...本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值...A：可以参考示例，该示例使用了 Keras 和 LSTM 在天气数据集上进行了时间序列预测。

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SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解

锚框是用于帮助检测器预测默认边界框。与 YOLO 不同，在 SSD 中锚框的高度和宽度不是固定的，而是具有固定的纵横比。...在几个特征图中允许不同的默认框形状让我们有效地离散化可能的输出框形状的空间。 计算锚框尺寸的比例尺的方法是 网络预测的 4 个值不直接用于在目标周围绘制边界框。...这 4 个值是偏移量，因此它们是与锚框大小一起用于预测边界框的残差值。这有助于模型的稳定训练和更好的收敛。 公式中的10和5值称为variance scale，是不可学习的超参数。...在 YOLO 中不使用这种方式，而是通过某种方法对负样本的损失进行加权，虽然方法不同但目的是相同的。...此外，SSD 还将这两种损失与比例因子 alpha 结合在一起。对于匹配的正例框，SSD 计算分类和回归损失。对于负框，它只计算分类损失并忽略回归损失。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

只需创建一个函数，参数是标签和预测值，使用TensorFlow运算计算每个实例的损失： def huber_fn(y_true, y_pred): error = y_true - y_pred...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...其它可能的值是"sum"和None。 call()方法接受标签和预测值，计算所有实例的损失，并返回。 get_config()方法返回一个字典，将每个超参数映射到值上。...当预测值的数量级不同时，指数层有时用在回归模型的输出层。 你可能猜到了，要创建自定义状态层（即，有权重的层），需要创建keras.layers.Layer类的子类。...然后，TensorFlow调用这个“升级”方法，但没有向其传递参数，而是传递一个符号张量（symbolic tensor）——一个没有任何真实值的张量，只有名字、数据类型和形状。

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Keras系列（二） 建模流程

图一 层、数据输入、损失函数和优化器之间的关系 从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N...，铁柱使用lightgbm对未进行特征工程的气象数据进行风功率预测，预测结果非常糟糕，接近于一条直线，手动筛选特征后，预测效果才和LSTM的预测效果达到同一水平。...输入数据和相应的目标 数据数据涉及到数据集的划分、归一化、缺失值处理、特征工程等等。我们需要将数据整理为预定的格式feed给模型，不同的张量格式与不同的数据处理类型需要用到不同的层。...序列数据保存在形状为(samples, timesteps, features) 的3D 张量中，通常用循环层（recurrent layer，比如Keras 的LSTM 层）来处理。...图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。相应的目标可分为分类任务(比如云的分类)和回归任务（比如AQI预测）。

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盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...，将输入数据映射为预测值。...然后损失函数将这些预测值输出，并与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。...不同数据格式或不同数据处理类型需要用到不同的层，比如 形状为 (样本数，特征数) 的 2D 数据用全连接层，对应 Keras 里面的 Dense 形状为 (样本数，步长，特征数) 的 3D 序列数据用循环层...除了 Keras 自带指标，我们还可以自定指标，下列的 mean_pred 就是自定义指标（该指标计算预测的平均值）。

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Deep learning with Python 学习笔记（10）

由训练结果可以看出，，较小的温度值会得到极端重复和可预测的文本，但局部结构是非常真实的，特别是所有单词都是真正的英文单词（单词就是字符的局部模式）。...接下来将使用 Keras 内置的 Inception V3模型来够生成漂亮的 DeepDream 图像 步骤如下 加载预训练的 Inception V3 模型 计算损失（loss），即在梯度上升过程中需要最大化的量...神经风格迁移的一般过程如下 创建一个网络，它能够同时计算风格参考图像、目标图像和生成图像的 VGG19 层激活 使用这三张图像上计算的层激活来定义之前所述的损失函数，为了实现风格迁移，需要将这个损失函数最小化...import norm class CustomVariationalLayer(keras.layers.Layer): """ 用于计算 VAE 损失的自定义层 """...层（或自定义层）中

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神经网络入手学习

网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。...在Keras框架中通过把相互兼容的网络层堆叠形成数据处理过程，而网络层的兼容性是指该网络层接收特定形状的输入张量同时返回特东形状的输出张量。...只有在面对真正要解决的科学问题时，才能决定要使用的损失函数类型以及定义。 Keras 介绍 Keras是一个Python语言的深度学习框架，提供了快速搞笑的深度学习网络模型定义和训练方法。...目前，Keras支持3个背后引擎：TensorFlow、Theano和CNTK。将来，有望支持更多的深度学习框架成为Keras的背后计算引擎。 ?...学习过程在编译过程中配置：定义优化算法、损失函数和监测指标。

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从零开始学Keras（二）

由于你面对的是一个二分类问题，网络输出是一个概率值（网络最后一层使用 sigmoid 激活函数，仅包含一个单元），那么最好使用 binary_crossentropy （二元交叉熵）损失。...交叉熵是来自于信息论领域的概念，用于衡量概率分布之间的距离，在这个例子中就是真实分布与预测值之间的距离。   ...有时你可能希望配置自定义优化器的 参数，或者传入自定义的损失函数或指标函数。...在下面两个代码清单中， 我们将使用 Matplotlib 在同一张图上绘制训练损失和验证损失，以及训练精度和验证精度）。...请注意，由于网络的随机初始化不同，您自己的结果可能略有不同。   如你所见，训练损失每轮都在降低，训练精度每轮都在提升。这就是梯度下降优化的预期 结果——你想要最小化的量随着每次迭代越来越小。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第15章 使用RNN和CNN处理序列

注意，梯度在损失函数所使用的所有输出中反向流动，而不仅仅通过最终输出（例如，在图 15-5 中，损失函数使用网络的最后三个输出 Y(2)，Y(3) 和 Y(4)，所以梯度流经这三个输出，但不通过 Y(0...因为预测的是单一值，目标值是列矢量（y_train的形状是[7000, 1]）。 基线模型 使用RNN之前，最好有基线指标，否则做出来的模型可能比基线模型还糟。...第一种方法是使用训练好的模型，预测出下一个值，然后将这个值添加到输入中（假设这个预测值真实发生了），使用这个模型再次预测下一个值，依次类推，见如下代码： series = generate_time_series...训练之后，要预测新的时间序列，可以多次使用模型计算每一步预测值的平均值和标准差。 简单RNN在预测时间序列或处理其它类型序列时表现很好，但在长序列上表现不佳。接下来就探究其原因和解决方法。...在RNN中，层归一化通常用在输入和隐藏态的线型组合之后。 使用tf.keras在一个简单记忆单元中实现层归一化。要这么做，需要定义一个自定义记忆单元。

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geotrellis使用（十六）使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

二、问题探索        使用QGIS打开导出的Tiff文件，形状、位置、投影等信息都正确，甚至大部分数据值都正确，唯一出现问题的地方就是边缘，边缘出现了很多不正常的值。...设α=x-i，β=y-j，过（x,y）作直线与x轴平行，与4邻点组成的边相交于点(i,y)和点(i+1,y)。先在y方向内插，计算交点的值f（i，y）和f(i+1,y)。...但是目前来看我们必须要想一个办法来解决这个问题，下面就是本文重点要讲的——使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题。...五、总结        以上就是通过使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算过程中出现偏差的问题。看似简单的原理与实现过程，其实同样可以上升到哲学的高度去思考。...当然该方法不止能解决重采样造成的问题，凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法，下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。

1.2K40

让你的电脑拥有“视力”，用卷积神经网络就可以！

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。...卷积神经网络图示 正如我之前提到的，计算机将图片看作矩阵中的一堆数字。CNN的不同层将函数应用于这些矩阵，以从图像中提取各种特征并降低图像的复杂度。...一旦网络做出了它的预测，它将使用一个损失函数来评估自己的误差，并更新自己的权重以在下一次获得更好的结果。 卷积神经网络包含一些层：卷积层和池化层。...我们需要添加更多形状。 ? 来自计算机视觉专家李飞飞的TED演讲的更多猫形状。 到目前为止，应该很清楚，直接告诉计算机寻找某些形状是行不通的。猫有各种形状和大小。...我们的模型使用的损失函数是分类交叉熵，它告诉我们这个模型离结果有多远。metrics参数用于定义如何评估性能。它类似于损失函数，但在实际训练过程中不会使用。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章 使用Keras搭建人工神经网络

这个过程就是前向传播：就像做预测一样，只是保存了每个中间结果，中间结果要用于反向传播； 然后计算输出误差（使用损失函数比较目标值和实际输出值，然后返回误差）； 接着，计算每个输出连接对误差的贡献量。...但是，如果不指定形状也没关系：Keras会在真正搭建模型前一直等待，直到弄清输入的形状（输入真实数据时，或调用build()方法时）。...区别在于输出层只有一个神经元（因为只想预测一个值而已），也没有使用激活函数，损失函数是均方误差。...真实世界的数据通常都是有层次化结构的，深层神经网络正式利用了这一点：浅隐藏层对低级结构（比如各种形状的线段和方向），中隐藏层结合这些低级结构对中级结构（方，圆）建模，深隐藏层和输出层结合中级结构对高级结构...再换成第2章中的房价预测，输出层又该怎么变？ 反向传播是什么及其原理？反向传播和逆向autodiff有什么不同？ 列出所有简单MLP中需要调节的超参数？如果MLP过拟合训练数据，如何调节超参数？

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记忆印记进行湍流运动的临界值和沿途损失、为什么脑纵剖面几何形状像螺旋波？解释AD的15个现象

记忆印记进行湍流运动的临界值和沿途损失、为什么脑纵剖面几何形状像螺旋波？解释AD的15个现象 (第8版) What is memory?...带有梯度记忆的梯度法更新突触有效范围权重是长期记忆存储在皮层，量子计算更新突触有效范围权重是短期记忆发生在海马体。短期记忆穿越海马体和不同皮层的壁垒变成了长期记忆。...大脑进行湍流运动超过一个最小临界值才能从内部大动脉和中动脉信息扩散到外部小的支脉，也就是正常的湍流是从脑内皮层的下游脑区到脑外皮层上游脑区实现深度学习的反向传播。...，血液和毒素通过心脏收缩传输到大脑的大动脉和中动脉，使得大动脉中动脉出现粥样硬化斑块和脑梗死，为了疏通这些大动脉和中动脉的斑块，心脏必须采用更大的收缩压可能会导致收缩压的高血压。...带有梯度记忆的梯度法更新突触有效范围权重是长期记忆存储在皮层，量子计算更新突触有效范围权重是短期记忆发生在海马体。短期记忆穿越海马体和不同皮层的壁垒变成了长期记忆。

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教你用 Keras 预测房价！（附代码）

深度学习提供了一个优雅的解决方案来处理这类问题，替代了编写自定义似然函数和优化器，您可以探索不同的内置和自定义损失函数，这些函数可以与提供的不同优化器一起使用。...本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 中的自定义损失函数，并展示如何使用不同的方法对不同类型的数据集有利。...该函数计算预测值与实际值之间的差值，然后将结果平方 (使所有的值均为正)，最后计算平均值。注意，该函数使用张量进行计算，而不是 Python 原语。当在 R 中定义自定义损失函数时将使用相同的方法。...我们将探讨的两个自定义损失函数在下面的 R 代码段中定义。第一个函数，mean log absolute error（MLAE），计算预测值和实际值的对数变换之间的差值，然后对计算结果进行平均。...这是有用的，因为它减少了+1 对预测值和实际值的影响。 ? 像 Python 函数一样，R 的自定义损失函数需要对张量（而不是 R 原语）进行操作。

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