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必备必考 | 调参技能之学习率衰减方案（一）—超多图直观对比

在完成所有初始化后，让我们继续编译+训练我们的ResNet模型： # 初始化我们的优化器和模型，然后编译它 opt = SGD(lr=1e-1, momentum=0.9, decay=decay) model...图3 在CIFAR-10上训练ResNet的第一个实验没有学习率衰减。...图5 实验＃3演示了阶梯型的学习率方案（左）。训练历史准确率/loss曲线显示在右侧。 图5（左）显示了我们的学习率方案。请注意，在每15个时期之后，我们的学习率会下降，从而产生“阶梯式”效果。...图6 线性学习速率衰减（左）应用于CIFAR-10上的ResNet超过100个时期与Keras。 训练准确率/loss曲线显示在右侧。...图6（左）显示我们的学习率随时间呈线性下降，而图6（右）显示我们的训练历史。

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用Keras通过Python进行卷积神经网络的手写数字识别

使用数据集的通常用来评估和比较模型，其中使用60,000个图像来训练模型，并且使用另外10,000个图像来评估模型。 这是一个数字识别问题。因此有10个数字（0到9）或者说有10个类别作为预期的输出。...这对开发、测试深度学习模型非常方便。 为了演示加载MNIST数据集是多么容易，我们将首先编写一个脚本来下载数据集，并显示训练数据集中的前4个图像。...测试数据被用作验证数据集，在模型训练时看到模型的进度。具体地说将每个训练时期的结果以两位小数形式有2行的输出。 最后，使用测试数据集来评估模型并输出错误率。...如前所述，使用对数损失和ADAM梯度下降算法来训练模型。...如何使用Keras为MNIST创建卷积神经网络模型。 如何开发和评估具有近乎世界一流水平的更大的CNN模型。

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keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解

用作验证集的训练数据的比例。 模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。 验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。...模型没有经历由 epochs 给出的多次迭代的训练，而仅仅是直到达到索引 epoch 的轮次。 verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。...initial_epoch: 开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练） fit与fit_generator函数都返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随...baseline: 要监控的数量的基准值。 如果模型没有显示基准的改善，训练将停止。 restore_best_weights: 是否从具有监测数量的最佳值的时期恢复模型权重。...如果为 False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...如果你没有使用headless server（即，你的键盘+鼠标+显示器插入系统，则可以将线条注释掉）。 这里，我们导入这个脚本所需的包。...随后，我们使用SGD优化器和分类的交叉熵损失函数编译模型。 现在准备训练网络了！ 为了启动训练过程，我们调用model.fit_generator函数并提供必要的参数。...在这里你可以看到训练中的准线性加速：使用四个GPU，我能够将每个时期减少到仅16秒。整个网络在19分3秒内完成了训练。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...如果你没有使用headless server（即，你的键盘+鼠标+显示器插入系统，则可以将线条注释掉）。 这里，我们导入这个脚本所需的包。...随后，我们使用SGD优化器和分类的交叉熵损失函数编译模型。 现在准备训练网络了！ 为了启动训练过程，我们调用model.fit_generator函数并提供必要的参数。...在这里你可以看到训练中的准线性加速：使用四个GPU，我能够将每个时期减少到仅16秒。整个网络在19分3秒内完成了训练。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。

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使用 Pytorch 进行多类图像分类

另一个原因是有可能（几乎在所有情况下）模型已经过训练以检测某些特定类型的事物，但我们想使用该模型检测不同的事物。 所以模型的一些变化是可以有我们自己的分类层，它会根据我们的要求进行分类。...预训练的VGG 模型： 上图中显示了 VGG 模型的最后两层（avgpool 和 classsifer）。...与 ResNet50 相同： 预训练模型（最后两层） 替换最后一层后的新模型 请注意，第一个线性层 层中的 in_features 与 2048 相同，而最后一个 线性层层中的 out_features...在这里，我使用 GPU，因此它将设备类型显示为 CUDA。 14. 移动到设备 创建一个可以将张量和模型移动到特定设备的函数。 15....在这里我们可以看到张量和两个模型都已发送到当前存在的适当设备。 16.评估和拟合函数 让我们定义一个评估函数，用于评估模型在不可见数据上的性能，并定义一个拟合函数，该函数可用于模型的训练。

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用多层感知机识别手写体(Keras)

y_train#查看label array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8) 写函数显示多项MNIST数据的images和label import matplotlib.pyplot...N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。...这里有个问题：为何‘acc训练的准确率’比‘val_acc验证的准确率’高？...这是因为训练的数据不一样，前者为用训练的数据来计算准确率，因为相同的数据已经训练过了，有拿来计算准确率，准确率自然比较高，而后者使用验证数据计算准确率。...在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的。

2.6K20

深度学习实战-CNN猫狗识别

深度学习实战：基于卷积神经网络的猫狗识别 本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。.../data 数据处理 数据量 数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集 注意：只取出部分的数据进行建模 创建目录...当需要更大的图像和更复杂的问题，需要再添加一个 Conv2D层（使用relu激活函数） + MaxPooling2D层。...每个批量包含20个样本（批量的大小）。 生成器会不断地生成这些批量，不断地循环目标文件夹中的图像。 keras模型使用fit_generator方法来拟合生成器的效果。...acc = history_dict["acc"] val_acc = history_dict["val_acc"] loss = history_dict["loss"] val_loss =

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第一个深度学习实战案例：电影评论分类

--MORE--> 训练集和测试集 这是一个典型的二分类问题。....jpg] 查看不同的key In 20: history_dict.keys() # 训练过程和验证过程的两组指标 Out20: dict_keys(['loss', 'acc', 'val_loss...；训练的精度每轮都在提升（红色） 验证集的损失和精度似乎都在第4轮达到最优值 也就是：模型在训练集上表现良好，但是在验证集上表现的不好，这种现象就是过拟合 重新训练模型 通过上面的观察，第四轮的效果是比较好的...，比如0.999和0.10等，有些效果不理想：出现0.56的概率值，导致无法判断 进一步实验 前面的案例使用的是两个隐藏层：可以尝试使用1个或者3个 尝试使用更多或更少的隐藏单元，比如32或者64个 尝试使用...rmsprop 过拟合现象是常见的，因此一定要监控模型在训练数据集之外的数据集上的性能

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第一个深度学习实战案例：电影评论分类

--MORE--> 训练集和测试集 这是一个典型的二分类问题。....jpg] 查看不同的key In 20: history_dict.keys() # 训练过程和验证过程的两组指标 Out20: dict_keys(['loss', 'acc', 'val_loss...；训练的精度每轮都在提升（红色） 验证集的损失和精度似乎都在第4轮达到最优值 也就是：模型在训练集上表现良好，但是在验证集上表现的不好，这种现象就是过拟合 重新训练模型 通过上面的观察，第四轮的效果是比较好的...，比如0.999和0.10等，有些效果不理想：出现0.56的概率值，导致无法判断 进一步实验 前面的案例使用的是两个隐藏层：可以尝试使用1个或者3个 尝试使用更多或更少的隐藏单元，比如32或者64个 尝试使用...rmsprop 过拟合现象是常见的，因此一定要监控模型在训练数据集之外的数据集上的性能

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keras 两种训练模型方式详解fit和fit_generator(节省内存)

# validation_data=None, #验证集 # shuffle=True, #布尔值和字符串，如果为布尔值，表示是否在每一次epoch训练前随机打乱输入样本的顺序，如果为"batch"，...=None, #array,和输入样本对等长度,对输入的每个特征+个权值，如果是时序的数据，则采用(samples，sequence_length)的矩阵 # initial_epoch=0, #如果之前做了训练...，则就是将训练集分为10份，不能和batch_size共同使用 # validation_steps=None, #当steps_per_epoch被启用的时候才有用，验证集的batch_size #...**kwargs #用于和后端交互 # ) # # 返回的是一个History对象，可以通过History.history来查看训练过程，loss值等等 第二种，fit_generator(节省内存)...fit和fit_generator(节省内存)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。

1.3K31

深度学习实战-电影评论分类

第一个深度学习实战案例：电影评论分类 开始深度学习的内容，本文是《Python深度学习》一书中的实战案例：电影评论的二分类问题。 训练集和测试集 这是一个典型的二分类问题。...[20]: history_dict.keys() # 训练过程和验证过程的两组指标 Out[20]: dict_keys(['loss', 'acc', 'val_loss', 'val_acc'...；训练的精度每轮都在提升（红色） 验证集的损失和精度似乎都在第4轮达到最优值 也就是：模型在训练集上表现良好，但是在验证集上表现的不好，这种现象就是过拟合 重新训练模型 通过上面的观察，第四轮的效果是比较好的...，比如0.999和0.10等，有些效果不理想：出现0.56的概率值，导致无法判断 进一步实验 前面的案例使用的是两个隐藏层：可以尝试使用1个或者3个 尝试使用更多或更少的隐藏单元，比如32或者64个 尝试使用...：rmsprop 过拟合现象是常见的，因此一定要监控模型在训练数据集之外的数据集上的性能

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从零开始学keras（七）之kaggle猫狗分类器

总而言之，这三种策略——从头开始训练一个小型模型、使用预训练的网络做特征提取、对预训练的网络进行微调——构成了你的工具箱，未来可用于解决小型数据集的图像分类问题。...本例中，虽然你只在不到参赛选手所用的 10% 的数据上训练模型，但结果也和这个精度相当接近。   ...我们将使用 fit_generator 方法来拟合，它在数据生成器上的效果和 fit 相同。...它的第一个参数应该是一个 Python 生成器，可以不停地生成输入和目标组成的批量，比如 train_generator。...使用数据增强   过拟合的原因是学习样本太少，导致无法训练出能够泛化到新数据的模型。如果拥有无限的数据，那么模型能够观察到数据分布的所有内容，这样就永远不会过拟合。

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使用PyTorch实现鸟类音频检测卷积网络模型

大约在一年前，在我高二的时候，我第一次听到这种音频深度学习的用例。事实上,鸟音频检测是我做深度学习和计算机科学的第一个项目。我参与了一个研究项目，在北阿拉斯加的郊区用纯粹的声音来探测鸟类的存在。...那么，为什么不录制一段音频，然后发送给人类稍后再听呢? 手动标记音频是昂贵的，乏味的，而且可能不接近实时。 所以，这就是深度学习和cnn发挥作用的地方。...准备 为此，我使用了BirdVox的BirdVox-70k数据集，该数据集包含半秒(500ms)的录音/波形，其中包含或不包含鸟叫声。...在使用PyTorch和HDF5文件时，我尝试过设置多个“num_workers”，但发现存在一个bug 模型 我为我的模型设置了必要的辅助函数，以便以后进行训练: class ModelBase(nn.Module...总的来说，我们的模型训练得相当好，从它的外观来看，我们可能已经为我们的模型的损失找到了一个相对最小的值。 等等，一个更复杂的模型或者使用不同的转换怎么样?

1.5K20

卷积神经网络（猫狗分类）

在第5轮之后就出现了训练和验证的差异，存在过拟合问题 数据增强 数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据，方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加样本，比如对图片进行角度变换，平移等方法...Dropout层进行的操作是舍弃一些值较小的特征根 ## 重新训练一个模型 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3)...次迭代，废了好长的时间，可以看出模型的精确度在不断的增加 model.save('cats_and_dogs_small_2.h5')# 保存训练好的模型 # 再次绘制曲线 import matplotlib.pyplot...在精确度的图中，训练集和验证机的模型精确度都是增加的，最终的精确度为acc: 0.8474 val_acc: 0.8286， 相比较没有进行正则化的模型精确度acc: 0.9855 - val_acc:...0.7160，虽然在训练集上的精确度高于未经正则化，但是在验证集上是显著高于未经正则化的模型的 结束语 随着学习的增加，数据的运算不断的增加，要是有块GPU就好了 love&peace

1.6K10

Kears 使用:通过回调函数保存最佳准确率下的模型操作

和val_loss，我很希望保留下我最高的val_acc的模型，那该怎么办呢？...） 补充知识：Keras回调函数Callbacks使用详解及训练过程可视化 介绍 内容参考了keras中文文档 回调函数Callbacks 回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息...类属性: params：字典，训练参数集（如信息显示方法verbosity，batch大小，epoch数） model：keras.models.Model对象，为正在训练的模型的引用 回调函数以字典...val_acc)和val_loss，val_acc还额外需要在.compile中启用metrics=[‘accuracy’]。...Keras模型上会被自动调用，History对象即为fit方法的返回值,可以使用history中的存储的acc和loss数据对训练过程进行可视化画图，代码样例如下： history=model.fit(

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在Keras中展示深度学习模式的训练历史记录

在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...它记录每个时期的训练权重，包括损失和准确性(用于分类问题中)。 历史对象从调用fit()函数返回来训练模型。权重存储在返回的对象的历史词典中。...，可能会产生： ['acc','loss','val_acc','val_loss'] 我们可以使用历史对象中收集的数据来绘制平面图。...该示例收集了从训练模型返回的历史记录，并创建了两个图表： 训练和验证数据集在训练周期的准确性图。 训练和验证数据集在训练周期的损失图。...从图中可以看出，模型可以受到更多的训练，两个数据集的准确性趋势在最后几个周期仍然在上升。我们还可以看到，该模型尚未过度学习训练数据集，两种数据集显示出相似的模型技巧。 ?

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