编者按：数据科学家Prakash Jay介绍了迁移学习的原理，基于Keras实现迁移学习，以及迁移学习的常见情形。 ? Inception-V3 什么是迁移学习？...机器学习中的迁移学习问题，关注如何保存解决一个问题时获得的知识，并将其应用于另一个相关的不同问题。 为什么迁移学习？ 在实践中，很少有人从头训练一个卷积网络，因为很难获取足够的数据集。...即使使用极端的数据增强策略，也很难达到像样的精确度。而在少量数据集上训练数百万参数的网络通常会导致过拟合。所以迁移学习是我的救星。 迁移学习为何有效？...下面，让我们看下如何使用Keras实现迁移学习，以及迁移学习的常见情形。...你可以使用不同的网络，或者基于现有网络做些改动。 参考 cs231n课程中关于“迁移学习”的内容 Keras官网 来源：Prakash Jay 编译：weakish
迁移学习 简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。 ?...迁移学习的分类 迁移学习分为三种： 第一种叫transfer learning。用于图像分类的卷积神经网络由两部分组成：从一系列卷积层和池化层开始，并以全连接的分类器结束。...一个典型的迁移学习过程是这样的。首先通过transfer learning对新的数据集进行训练，训练过一定epoch之后，改用fine tune方法继续训练，同时降低学习率。...Reference 使用Inception V3模型进行迁移学习 基于InceptionV3模型的迁移学习应用 Keras Demo 在小数据集上迁移学习(上) 在小数据集上迁移学习(下) CS231N...:迁移学习
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。...相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...Keras中设定了两类深度学习的模型，一类是序列模型（Sequential类）；另一类是通用模型（Model 类）。下面我们通过搭建下图模型进行讲解。 ?...图 5：优化和训练实现 最后用以下图片总结keras的模块，下一篇文章我们将会使用keras来进行项目实践，从而更好的体会Keras的魅力。 ?
注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 使用Mobilenet和Keras来做迁移学习 ?...首先用Mobilenet分类狗的图片，然后演示一张不能正确分类的蓝雀图片，然后用迁移学习和Mobilenet重新训练，使这张图片得到正确分类。...Mobilenet采用轻量级架构，会用它进行训练。它使用深度可分离卷积操作，意思是说其采用的是单通道卷积操作，而不是混合三种颜色然后进行扁平化操作。其具有过滤输入通道的效果。...山雀 我们调一下 Mobilenet 的架构，然后重新训练顶部几层，进行迁移学习。 要达成这个，拿一些图片来训练这个模型。这里会让模型学习蓝雀和乌鸦。...这种方法是轻量级、可快速实现的CNN迁移学习方法。当然这也取决于速度、准确度、采用的硬件以及你投入的时间。
这期内容为使用expdp/impdp进行迁移的一般步骤 分为如下五个部分: 源库环境确认 目标端操作 源库端导出数据 目标端导入数据 事后检查 1.源库环境确认 1.1 查看数据库用户 SQL>select...源库端导出数据 这里使用sys账号进行 3.1 查看数据库目录信息 SQL>select * from dba_directories; 3.2 建立新的目录用于存放导出文件 SQL>CREATE OR...事后检查 5.1 检查对象是否迁移完成 参见Python脚本 [Python程序]数据库迁移比对小工具 5.2 检查对象是否失效 检查如下对象是否失效 物化视图 Job及scheduler Procedure
将GRU网络结构具体运算操作用下图进行表示。接下来将会针对该图每一部分进行详细的讲解。 首先说明图中每个符号的意义： 1.更新门(update gate)： [.]_j表示一个向量的第j个元素。...因为r_t是由0到1的向量组成的，因此，进行Hadamard乘积的意义就在于使用重置门决定在当前记忆内容中要遗忘多少上一时刻隐藏状态的内容，正如重置门处描述，值接近于0说明该信息被遗忘，接近于1则保留该信息...在此过程，使用更新门，一方面，如公式第一项，它决定了上一个时刻的h_(t-1)中多少信息在此时刻隐藏单元h_t需要保留，另一方面，如公式的第二项，通过(1-z_j)表示那些需要遗忘的信息，用此时刻的记忆内容中相应的内容进行更新...二、Keras实现GRU 在这里，同样使用Imdb数据集，且使用同样的方法对数据集进行处理，详细处理过程可以参考《使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践》一文。...关注我们的历史文章，和小编一起畅游在深度学习的世界中。
本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。...第一种是Keras.datasets库中有mnist数据集，直接调用即可，但是由于需要Keras指定地址下载数据集，速度较慢，最好先下载；第二种是使用struct库函数解析数据集，比较麻烦，但是也可以试试...图9：保存和读取模型 3.迁移学习 迁移学习就是把已训练好的模型参数迁移到新模型来帮助新模型训练。...另外，当我们的数据不足的时候，使用迁移学习思想也是一个很好的想法。在下图，将简单的通过迁移学习实现VGG16。但是由于VGG16模型要求输入为RGB图像，所以需要使用opencv模块对图像进行处理。...图10：通过迁移学习高效搭建vgg16模型 通过上图，可以看出通过迁移学习我们可以省去搭建多个卷积和池化层，并且可以省去训练参数的时间，vgg16有3364万个网络权重，如果全部重新训练将需要一段较长的时间
在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...进行计算机视觉深度学习这本书的一部分。...keras多GPU训练结果 让我们检查一下辛勤的劳动成果。 首先，使用附带链接中的代码。然后，可以按照结果进行操作。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同：定义了一个损失函数来指定想要实现的目标，并最大限度地减少这种损失。 知道自己想要实现的目标：在采用参考图像的样式的同时保留原始图像的内容。...Keras实现 使用VGG19网络模型实现风格迁移。...另外，请注意运行此风格迁移算法很慢。但是，由设置操作的转换非常简单，只要有适当的训练数据，它就可以通过一个小型，快速的前馈卷积网络学习。...因此，可以通过首先花费大量计算周期来生成固定样式参考图像的输入输出训练示例，使用概述的方法，然后训练一个简单的convnet来学习这种特定于样式的转换，从而实现快速样式转换。...小结 风格迁移包括创建新图像，该图像保留目标图像的内容，同时还捕获参考图像的样式； 内容可以通过卷积网络的高层网络捕获； 风格通过卷积网络的不同网络层激活函数的内部相关性计算； 因此，深度学习允许将风格迁移表达为使用由预训练的
之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine-tuning，然后因为其中的Flatten层一直没有真的实现最后一个模块的...我看到的keras微调的方式分为以下两种： fine-tuning方式一：使用预训练网络的bottleneck特征 fine-tuning方式二：要调整权重，并训练 ....Sequential式、Model式）解读（二） 3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三） 4、keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测...+Keras情绪分类（四） 5、keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完整案例（五） 一、定义函数以及加载模块 其中的get_nb_files函数为得到文件数量...本文实践的数据是我上次博客的数据《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）》的第二节。 ?
在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。...我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。 图像分类，是计算机视觉任务之一。由于在大多数情况下从头开始训练很难实施（因为它很需要数据），我们使用在ImageNet上预训练的ResNet-50进行迁移学习。...那么，什么是迁移学习？为什么使用ResNet-50？实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（使用随机初始化），因为足够大小的数据集相对罕见的。...迁移学习是对在给定任务上训练的网络进行微小调整以执行另一个类似任务的过程。在我们的案例中，我们使用经过训练的ResNet-50模型对ImageNet数据集中的图像进行分类。...你也可以使用其他图像。如果你无法想出任何其他（或任何人），可以尝试使用你同事的照片。 结论 现在你看到了，Keras和PyTorch在如何定义，修改，训练，评估和导出标准深度学习模型方面的差异。
在整个文章中使用DRIVE（数字视网膜图像用于血管提取）数据集进行所有实验。...直觉 / 假设：相邻像素值对于对每个像素（i，j）进行预测很重要，因此应该考虑上下文。预测不依赖于图像上的特定位置，因此分类器应具有一些平移不变性。 解决方案：使用CNN！...将使用U-net架构进行血管分割。它是一种广泛用于语义分割任务的体系结构，尤其是在医学领域。 型号： ? U-Net U-net架构是编码器 - 解码器，在编码器和解码器之间具有一些跳过连接。...该架构的主要优点是能够在对像素进行预测时考虑更广泛的上下文。这要归功于上采样操作中使用的大量通道。 输入图像处理： 在将其反馈到CNN之前应用这一系列处理步骤。...将使用AUC ROC度量比较这三个模型，将仅在评估中考虑视网膜掩模内的像素（意味着图像圆周围的黑色边缘将不计算）。
为什么选择 Keras？ 在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。...Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 这使 Keras 易于学习和使用。...与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...您已经不断与使用 Keras 构建的功能进行交互 - 它在 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上使用。...它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。 Keras也是深度学习研究人员的最爱，在上载到预印本服务器 arXiv.org 的科学论文中被提及的次数位居第二。
点击公众号下方文章精选系列文章了解更多keras系列文章。...粉色的圈代表 pointwise 的操作，诸如向量的和，而黄色的矩阵就是学习到的神经网络层。合在一起的线表示向量的连接，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。 接下来将对LSTM进行逐步理解。...类似于输入门两部分实现更新一样，输出门也是需要使用sigmoid激活函数确定哪个部分的内容需要输出，然后再使用tanh激活函数对细胞状态的内容进行处理(因为通过上面计算得到的Ct每个值不是在tanh的取值范围...，在这里仅介绍两个模型的搭建，如有疑问请阅读上一篇文章--使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践 （参考资料：https://colah.github.io/posts/2015...关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。
目录 l RNN网络结构及原理讲解 l 双向RNN网络结构及原理讲解 l 深层RNN网络结构 l Keras对RNN的支持 l 使用Keras RNN、BRNN、DBRNN模型进行实践 一、RNN网络结构及原理讲解...四、Keras对RNN的支持 在Keras同样对RNN模型进行了封装，并且调用起来十分方便，我们将会在下一节搭建RNN模型来呈现使用Keras搭建是多么方便。...Keras RNN、BRNN模型、DBRNN模型进行实践 本次实践同样使用上一篇文章中使用到的Imdb数据集进行情感分析。...模型的损失函数，优化器和评价指标如下： 在训练模型之前，介绍Keras中一种优化模型效果且可以加快模型学习速度的方法：EarlyStopping。...学习率过大导致不收敛 3. 使用正则项的时候，Loss的减少可能不是因为准确率增加导致的，而是因为权重大小的降低。
在讲解text-CNN之前，先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。...接下来将使用imdb影评数据集简单介绍Keras如何预处理文本数据。该数据集在这里下载。由于下载得的是tar.gz压缩文件，可以使用python的tarfile模块解压。解压后的目录为： ?...2.使用Tokenizer将影评文字转换成数字特征 在上文中已经得到了每条影评文字了，但是text-CNN的输入应该是数字矩阵。可以使用Keras的Tokenizer模块实现转换。...使用Keras的Embedding层可以实现转换。...在此基础上，可以针对相应数据集的特点对数据集进行特定的处理。比如：在该数据集中影评可能含有一些html标签，我们可以使用正则表达式将这些标签去除。 ?
前言:在上一篇文章中，已经介绍了Keras对文本数据进行预处理的一般步骤。预处理完之后，就可以使用深度学习中的一些模型进行文本分类。...在这篇文章中，将介绍text-CNN模型以及使用该模型对imdb影评数据集进行情感分析。...接下来将介绍text-CNN模型，并使用Keras搭建该模型对imdb数据集进行情感分析。 text-CNN模型 由于上篇文章已经将Embedding层讲过了，在这里就不再叙述。...使用text-CNN模型对imdb数据集进行情感分析 从上文对text-cnn模型的介绍，想必读者对该模型已经有了初步的理解了。趁热打铁，我们将利用Keras搭建该模型并对imdb数据集进行情感分析。...至此我们已经实现了使用text-CNN模型对imdb数据集进行情感分析，准确率还算可以，有兴趣的读者可以基于该模型进行改进，得到更高的准确率。
以下代码导入所需的库： import numpy as npfrom keras.models import Sequential, load_modelfrom keras.layers import...因此，为了使用深度学习模型，我们需要将单词转换为数字。 在本文中，我们将使用一种非常简单的方法，将单词转换为单个整数。在将单词转换为整数之前，我们需要将文本标记为单个单词。...要将标记化的单词转换为数字，可以使用模块中的Tokenizer类keras.preprocessing.text。您需要调用该fit_on_texts方法并将其传递给单词列表。...model.fit(X, y, batch_size=64, epochs=10, verbose=1) 做出预测 为了进行预测，我们将从input_sequence列表中随机选择一个序列，将其转换为3...库使用深度学习来创建文本生成模型。
调用MATLAB中的Googlenet工具箱进行迁移学习。...，增加全连接层的学习因子。...[YPred,probs] = classify(googlenetTrain,augimdsValidation);%使用训练好的网络进行分类 accuracy = mean(YPred == imdsValidation.Labels...保存训练好的模型 save googlenet_03 googlenetTrain; % save x y; 保存训练好的模型y（注意：y为训练的模型，即y = trainNetwork()），取名为x 使用训练好的模型进行图像分类...imdstest = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imds); tic; YPred = classify(googlenetTrain,imdstest); %使用训练好的模型对测试集进行分类
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