使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象，这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车” ；共 60000 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“汽车”，或“鸟”，还是其它。
上式中d是输入的标签，原始数据集用整数(int)储存标签。通过one_hot编码，代入到损失函数。
为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题，本质上是过拟合问题，所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少，如下图所示，val_cc = 0.96，有点东西哈，所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization)，主要用于提升模型的泛化性。
之前我是在CPU上跑Tensorflow，计算速度着实让人捉急。最近更新了显卡驱动，安装了CUDA和 GPU版的TensorFlow，同样的神经网络结构，学习速度有了百倍提升。
Keras简单而优雅，类似于scikit-learn。然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10％。
是用于普通物体识别的小型数据集，一共包含 10个类别 的 RGB彩色图片（包含：（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车）。图片大小均为 3232像素*，数据集中一共有 50000 张训练图片和 1000 张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方，以下表格列出了所需的官方代码。
本文介绍了如何使用深度学习实现图像分类，并通过CIFAR-10数据集进行了实验。首先，作者介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类，并给出了详细的理论推导。其次，作者介绍了在CIFAR-10数据集上如何进行数据扩充，并给出了具体的代码实现。最后，作者对实验结果进行了分析，并给出了在实验过程中需要注意的一些问题。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
刚才边写这个，别跑程序，偏偏没有选择自动保存，因此没得了，一个字也没有给我留下来，消耗了我所有的耐心。
之前需要做一个图像分类模型，因为刚入门，拿cifar10数据集练了下手，试了几种优化方案和不同的模型效果，这里就统一总结一下这段学习经历。
自监督学习作为无监督学习的一种形式，在近年来备受关注。它通过设计数据自身来生成标签，从而使得模型能够从无标签的数据中学到有用的表示。本文将深入探讨自监督学习的理论基础，结合实例演示，并提供详细的代码解释。同时，我们将介绍数据处理的关键步骤，以确保模型能够充分利用自监督学习的潜力。
深度学习模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在多个计算机视觉应用中获得很高的准确率。但是，在移动环境中部署时，高昂的计算成本和巨大的耗电量成为主要瓶颈。而大量使用乘法的卷积层和全连接层正是计算成本的主要贡献者。
准备拿几个caffe官方案例用来练习，就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下，在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客：liumaolincycle的博客
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
而M1 Max更夸张，搭载570亿个晶体管，比Pro还要大70%，芯片面积达到432mm²。
在第一章中，我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP，CNN 和 RNN（在第 2 节中定义和描述），它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块，例如自回归网络（自编码器，GAN 和 VAE），深度强化学习 ，对象检测和分割以及使用互信息的无监督学习。
最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一部分，仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验，我发现我错了。在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本，10000个测试样本；数据集是四维的。
使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13]
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题：
选自 Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇、黄小天 众所周知，图像就是像素值的集合，而这个观点可以帮助计算机科学家和研究者们构建一个和人类大脑相似并能实现特殊功能的神经网络。有时候，这种神经
cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。
翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
读者读到此处时或许会有一个感触，网络训练的目的是让网络在接收输入数据后，它输出的结果在给定衡量标准上变得越来越好，由此“衡量标准”设计的好坏对网络训练最终结果产生至关重要的作用。
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
在涉及有序数据序列的问题中，例如时间序列预测和自然语言处理，上下文对于预测输出非常有价值。可以通过摄取整个序列而不仅仅是最后一个数据点来确定这些问题的上下文。因此，先前的输出成为当前输入的一部分，并且当重复时，最后的输出结果是所有先前输入的结果以及最后一个输入。 循环神经网络（RNN）架构是用于处理涉及序列的机器学习问题的解决方案。
训练集在训练过程中，loss稳步下降，准确率上升，最后能达到97% 验证集准确率没有升高，一直维持在50%左右（二分类问题，随机概率） 测试集准确率57% 在网上搜索可能打的原因： 1.learning rate太小，陷入局部最优
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda ICLR 2018 将在当地时间明年 4 月 30 日～5 月 3 日在加拿大温哥华举办。目前正处于评审阶段的会议论文也正陆续公开。近日，机器之心发现了这样一篇有望极大改善分布式训练效率的研究论文。以下是我们对该论文的摘要介绍。 大规模分布式训练可以提升越来越深和越来越大的模型的训练效率（Chilimbi et al., 2014; Xing et al., 2015; Moritz et al., 2015; Zinkevich et al., 2010）。
残差网络在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中被第一次提出，作者利用它在ILSVRC 2015的ImageNet 分类、检测、定位任务以及COCO 2015的检测、图像分割任务上均拿到第一名，也证明ResNet是比较通用的框架。
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别，准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程，实现猫、狗的识别。
现代深度神经网络的高效训练很难实现，因为你往往要输入数百万条数据。因此，开发新的技术来提高 DNN 的训练效率一直是该领域比较活跃的研究主题。
本文主要学习获取 CIFAR-10 数据集，通过简单的模型对数据集进行训练和识别。
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练，这些模型可以自动识别和分类图像，帮助我们解决各种实际问题。其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文，您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法，为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
「@Author：Runsen」 分类任务的MLP 当目标（「y」）是离散的（分类的） 对于损失函数，使用交叉熵；对于评估指标，通常使用accuracy 数据集描述 CIFAR-10数据集包含10个类中的60000个图像—50000个用于培训，10000个用于测试 有关更多信息，请参阅官方文档 from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.utils import to_categorical # load data
最终，在cifar-10数据集上，通过一个短时间小迭代的训练，可以达到大致73%的准确率，持续增加max_steps，可以期望准确率逐渐增加 如果max_steps比较大，则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进行训练，这样训练过程中能达到的准确率峰值会比较高，大致有86% 其中L2正则以及LRN层的使用都对模型准确率有提升作用，它们都可以提升模型的泛化能力 数据增强Data Augmentation在我们的训练中作用很大，它可以给单幅图增加多个副本，提高图片的利用率，防止对某一张图片结构的学习过拟合 这刚好是利用了图片数据本身的性质，图片的冗余信息量比较大，因此可以制造不同的噪声并让图片依然可以被识别出来。如果神经网络可以克服这些 噪声并准确识别，那么他的泛化能力必然很好。数据增强大大增加了样本量，而数据量的大小恰恰是深度学习最看重的，深度学习可以在图像识别上领先 其他算法的一大因素就是它对海量数据的利用效率非常高。其他算法，可能在数据量大到一定程度时，准确率就不再上升了，而深度学习只要提供足够 多的样本，准确率基本持续提升，所以说它是最适合大数据的算法
机器之心报道 作者：张倩、小舟 在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中，来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器，可以像 Adam 一样快速收敛，准确率媲美 SGD ，还能稳定训练 GAN 。 最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法（如Adam）和加速方案（如带有动量的随机梯度下降（SGD））。与 SGD 相比，许多模型（如卷积神经网络）采用自适应方法通常收敛速度更快，但泛化效果却较差。对于生成对抗网络（GAN）这类的复杂情况，通常默认使用自适应方法，因为其具有稳定性。
Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种：拼接concatenate和堆叠stack。
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。
本文是对tensforflow官方入门教程的学习和翻译，展示了创建一个基础的卷积神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头，其产品属性天然拥有大量的数据，那对于个人和小型创业公司，数据从哪儿来呢？
当使用拟合模型进行预测时，也可以应用图像数据增强技术，以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值，从而获得更好的预测性能。
从源码或者网络资源下好数据集，下载好以后放到目录 ~/.keras/datasets/ 下面。
ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力，其网络结构如图所示。
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