Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。...我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...这对于需要直接在客户端进行深度学习的情况很有用，例如应用模型的Android设备，或者你希望利用使用Java编写的现有生产系统。使用keras的DL4J介绍可以访问下方链接。...它提供了Java深度学习的功能，可以加载和利用Keras训练的模型。我们还将使用Dataflow进行批预测，使用Jetty进行实时预测。...结论 随着深度学习越来越受欢迎，越来越多的语言和环境支持这些模型。随着库开始标准化模型格式，让使用单独的语言进行模型训练和模型部署成为可能。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
摘要： 到底是迁移学习？什么时候使用它？如何使用它？ 所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。...通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。 ? 目录： 1....怎么运行的 3. 你什么时候应该使用它 4. 迁移学习的方法（训练一个模型以重用它，使用预训练模型，特征提取） 5. 受欢迎的预训练模型 它是什么？...在迁移学习中，能够使用预先训练模型的问题只能是与之不同但相类似的问题。比如，您训练了一个简单的分类器来预测图像中是否有背包，则可以使用模型在训练过程中获得的知识来识别太阳镜等其他物体。 ?...受欢迎的预训练模型 有一些预先训练好的机器学习模型非常流行，其中之一是Inception-v3模型，该模型经过了ImageNet“大型视觉识别挑战”的培训。
转移学习的方法： 训练模型； 使用预先训练的模型； 和特征提取 总结： 进一步阅读 1. 什么是迁移学习？...迁移学习：遇到一个新问题，不是从头训练一个网络模型，而是在现有的预训练模型上，再次训练或者直接使用。 因为他可以用较少的数据来训练深度神经网络，如果你数据不足，可以考虑下迁移学习。...与机器学习一样，很难形成通用的规则，但是以下是什么时候可以使用转移学习的一些准则： 没有足够的标签训练数据来从头开始训练您的网络。 已经存在一个预先训练过类似任务的网络，通常会对大量数据进行训练。...如果两个任务的输入都相同，则可以重新使用模型并为新输入进行预测。或者，更改和重新训练不同的特定于任务的层和输出层也可以。 2.使用预先训练的模型 第二种方法是使用已经预先训练的模型。...你可以在此处找到这些模型，以及一些有关如何使用它们的简短教程 ，也有许多研究机构开源了训练好的模型。 这种类型的迁移学习是整个深度学习中最常用的方法。
主要问题:调整还是不调整(预先训练好的重量)? 不改变预先训练的重量 Feature extraction (预训练的)权重被冻结 ? 线性分类器是在预训练的表示上进行训练的 ?...） 微调 k 轮次嵌入层以外的预训练层 训练所有层直到收敛 4.2.2 – 优化：学习率 主要想法：使用更低的学习率来避免覆盖掉有用的信息 在哪里以及在什么时候？...预训练模型的 HuggingFace 仓库 大型预先训练模型 BERT, GPT, GPT-2, Transformer-XL 的仓库 提供一个简单的方法来下载、实例化和训练PyTorch中预先训练好的模型...开放问题和方向 预训练的语言模型的缺点 概述：语言模型可视为一般的预训练任务；有了足够的数据、计算和容量，LM可以学到很多东西 在实践中，许多在文本中表示较少的东西更难学习 预先训练好的语言模型并不擅长...一个小的微调模型应该更不易被误用 结论 主题：语境中的词汇，语言模型预培训，深度模型 预训练具有较好的 sample-efficiency ，可按比例放大 对某些特性的预测——取决于您如何看待它 性能权衡
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...然而，深度学习库已经托管了许多这些预先训练过的模型，这使得它们更容易访问： TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练的模型...它通常会有所有的层和权重，你可以根据你的意愿调整网络。 对问题进行微调 现在的模型也许能解决我们的问题。对预先训练好的模型进行微调通常更好，原因有两个： 这样我们可以达到更高的精度。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。...VGG-19网络还使用ImageNet数据库中的100多万张图像进行训练。当然，你可以使用ImageNet训练过的权重导入模型。这个预先训练过的网络可以分类多达1000个物体。
当我们得到一个深度学习任务时，例如，一个涉及在图像数据集上训练卷积神经网络（Covnet）的任务，我们的第一直觉将是从头开始训练网络。...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...一般来说，如果我们的数据集在上下文中与预训练模型的训练数据集没有明显不同，我们应该进行微调。...确保执行交叉验证，以便网络具有很好的泛化能力。 2. 使用较小的学习率去训练网络。因为我们期望预先训练的权重相比随机初始化权重要好很多，所以不希望过快和过多地扭曲这些权重。...我们希望保持这些权重的完整。相反，我们将在后面的层中专注于学习数据集中的特殊特征。 在哪里找到预训练网络？ 这要取决于深度学习框架。
最终的结果是，当模型很大时，深度学习模型很难在资源受限的设备上部署。虽然这些模型已经成功地在实验室中取得了巨大的成果，但它们在许多实际应用中并不可用。...通过减少使用的比特数，深度神经网络的规模可以显著减小。 ? 二进制量化 好处 可以在训练时和训练后执行该操作 既可以用于卷积网络，也可以用于全连接层 不足 量化权值使得神经网络更难收敛。...知识蒸馏 好处 如果你有一个预先训练好的教师网络，训练较小的（学生）网络所需的训练数据较少。 如果你有一个预先训练好的教师网络，训练较小的（学生）网络所需的时间很短。...可以缩小一个网络而不管教师和学生网络之间的结构差异。 不足 如果没有预先选练好的教师模型，那么训练学生模型将需要大规模的数据集和较长时间。...上面讨论的大多数技术都可以应用于预先训练的模型，作为后处理步骤，可以减小模型大小并提高计算速度。但它们也可以在训练期间使用。量化越来越受欢迎，现在已经被引入机器学习框架。
我已经尽量提供关于深度学习目标检测模型构成的内容，包括提供使用预先训练的目标检测模型实现深度学习的 OpenCV + Python 的源代码（地址：https://www.getdrip.com/forms...在这基础上，我们将会使用 OpenCV 运行实时深度学习目标检测模型。 在不改动网络结构和重新训练模型的前提下，我将会演示如何能够忽略和过滤你不感兴趣的目标类别。...解决方案涉及： 运用传统基于计算机视觉的目标检测方法（即非深度学习方法），比如滑动窗口和图像金字塔，这类方法通常用于基于 HOG 特征和线性支持向量机的目标检测器中； 获取预先训练好的模型，并将它作为深度学习目标检测框架的基础网络...然后，我们回顾了深度学习目标检测的核心部分： 框架 基础模型 基础模型通常是预先训练好的网络（分类器），通常是在大型图像数据集中完成训练的，比如 ImageNet ，为的是让网络去学习鲁棒性的判别过滤器集合...我们也可以重新训练基础网络，不过这通常需要训练很长的时间，目标检测模型才能达到合理的精度。 在大多数情况下，你应该从预先训练好的基础模型入手，而不是重新训练。
Python 深度学习AI - 图像分割 第一章：深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建 ① 效率更高的 gpu 版本的安装 ② 判断是否支持 gpu 版本 ③ 退而求其次，普通版本的安装 ④ paddlehub...的安装 第二章：调用训练好的库进行图像分割效果演示 ① 演示一：ace2p 模型 ② 演示二：humanseg_server 模型 ③ 演示三：deeplabv3p_xception65_humanseg...模型 第一章：深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建 ① 效率更高的 gpu 版本的安装 通过 python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://...④ paddlehub 的安装 然后是安装 paddlehub 了，我们将要用到的训练模型就来自于 paddlehub。...③ 演示三：deeplabv3p_xception65_humanseg 模型 主要训练的模型都是人类图像，所以这个豹子的识别效果差了一些，更多的需要大家自己来尝试了。
一、什么是迁移学习？迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。...模型的训练与预测： 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段。训练 分为两种策略：一种是白手起家从头搭建模型进行训练，一种是通过预训练模型进行训练。...预测 相对简单，直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可。?1.为什么要迁移学习？1）站在巨人的肩膀上：前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍，没有必要重复造轮子。...在这种情况下，预训练模型应该是最有效的。使用模型的最好方法是保留模型的体系结构和模型的初始权重。然后，我们可以使用在预先训练的模型中的权重来重新训练该模型。...四、微调的注意事项1）通常的做法是截断预先训练好的网络的最后一层（softmax层），并用与我们自己的问题相关的新的softmax层替换它。 2）使用较小的学习率来训练网络。
且选择已经公认的网络结构另一个重要的原因是，这些网络几乎都提供了在大规模数据集ImageNet[11]上预先训练好的参数权重（Pre-trained Weights）。这一点非常重要！...接下来我们就可以使用已经标注的三千多张海鱼图片接着进行训练，注意为了防止错过了最优解，此时的训练节奏（其实应该称为“学习速率”）应该比较缓慢，因此这样的训练策略我们称为“微调技术”（Fine-tune）...我们使用很小的学习率来学习层FC7与FC8之间的权重矩阵而固定这之前所有层的权重； ?...ü Import相关的模块以及参数的设置——图4； ü 构建Inception_V3深度卷及网络，使用在ImageNet大规模图片数据集上已经训练好的参数作为初始化，定义回调函数保存训练中在验证集合上最好的模型...5、后记 我们回顾了深度学习中的深度卷积网络的典型结构和特点，并且知道了如何使用梯度下降算法来训练一个深度网络。
通俗点讲就是：当用户在知乎上提问题时，程序要能够根据问题的内容自动为其添加话题标签。一个问题可能对应着多个话题标签，如下图所示。 ?...因为模型过于复杂，太难以训练。这里我尝试了两种改进的方法。 第一种方法，利用预训练好的单模型初始化复杂模型的某一部分参数，模型架构如图所示： ?...但是这种做法会带来一个问题： 模型过拟合很严重，难以学习到新的东西。因为单模型在训练集上的分数都接近 0.5，已经逼近理论上的极限分数，这时候很难接着学习到新的内容。...这里采取的应对策略是采用较高的初始学习率，强行把模型从过拟合点拉出来，使得模型在训练集上的分数迅速降低到 0.4 左右，然后再降低学习率，缓慢学习，提升模型的分数。...label 设权重，对于正样本给予更高的权重，训练模型，然后和正常权重的模型进行融合，在单模型上能够提升 2-3 个千分点（十分巨大），但是在最后的模型融合是效果很有限（0.0002），而且需要调整权重比较麻烦
本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。 本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。...请注意，在将修剪后的模型传递给TensorFlow Lite的转换器时，您应该去除修剪后的包装。 ? 除精度测量外，压缩率是另一种广泛使用的用于测量特定修剪算法的指标。...换句话说，幸存的权重从原始网络训练的批次5开始初始化。 ? 资料来源：原论文 Renda等人扩展了这个想法。发表了一篇有关“学习速率倒带”的论文，该论文适用于在训练经过修剪的网络时倒带学习率时间表。...现在，当我们尝试使用在不同数据集上预先训练的模型进行迁移学习时，这种重要性实际上可以改变。优化源数据集时重要的权重可能对目标数据集不重要。 ?...我想在此领域中探索的其他一些想法是： 如果我们可以在训练和再训练带有修剪功能的网络时使用区分性的修剪时间表，该怎么办？ 当进行幅度修剪时，Zhou等人。
Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。...知识蒸馏 蒸馏模型采用的是 迁移学习，通过采用 预先训练好 的 复杂模型（Teacher model）的 输出 作为 监督信号 去训练另外一个简单的网络。...滤波器层面的剪枝 在训练时使用稀疏约束（加入权重的稀疏正则项，引导模型的大部分权重趋向于0）。完成训练后，剪去滤波器上的这些 0 。 优点： 简单。 缺点： 剪得不干净。...由于被剪除的网络连接在分布上缺乏连续性，导致在实际使用模型时，CPU cache和内存之间会增加很多不必要的频繁切换。这种“每次少放，多次拿取”的弊端，使得实际使用中的加速效果大打折扣。...二值网络 所有 参数的取值 只能是 ±1 。 ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 深度压缩之蒸馏模型
扩充深度学习模型：增加更多时序预测与异常检测模型，帮助开发者探索更多的领先模型！...开发者利用Paddle Inference即可完成推理部署，加速PaddleTS模型应用的最后一公里，保证了PaddleTS模型在服务器端即训即用，快速部署。...ante-hoc（模型相关） ante-hoc是一种模型相关的方法，即开发者在模型设计阶段就考虑了模型可解释性的问题，因此往往会设计特殊的模型结构或损失函数，便于对已训练好的模型进行评估。...post-hoc（模型无关） post-hoc是一种模型无关的方法，把模型视为一个黑盒，通过外部添加扰动或建立一个代理模型等方法，对已训练好的模型进行评估和解释。...，PaddleTS提供了表征预测模型ReprForecaster，实现了表征学习和下游预测任务相结合的全流程封装，避免用户处理表征与下游任务结合的复杂处理流程，在解决表征预测问题的同时降低开发者使用门槛
随着数据驱动的方法在深度学习界的普及，数据集规模和模型规模都有了巨大的爆发。业界倾向于探索大模型，然后在下游任务中采用这些预训练的模型，以获得更好的性能和更快的收敛。...具体的实现思路 与此前方法不同的是，研究者引入了缩放和移位因子来调节由预先训练好的模型提取的深层特征，并进行线性转换以匹配目标数据集的分布。...表一：在 FGVC 数据集上使用 ViT-B/16 预训练模型的实验结果 表二：在 VTAB 数据集上使用 ViT-B/16 预训练模型的实验结果 表三：在 CIFAR-100 和 ImageNet...结论 在本文中，研究者专注于参数高效的微调，并提出了一种 SSF 方法来缩放和移位预先训练好的模型所提取的特征。...SSF 在微调过程中引入的缩放和移位参数可以通过推理阶段的重参数化合并到原来的预训练模型权重中，避免了额外的参数和 FLOPs。
众所周知，数据并行的分布式深度学习在集群上执行训练，是一种有效的加速方法。在这种方法中，集群上启动的所有进程具有相同的 DNN 模型和权重。...一般而言，大型集群上分布式深度学习的批量大小应该很大。Goyal 等人 [2] 提议使用预热（warm-up）技术来保持使用批量大小为 8192 时的验证准确率。...方法 准确率提升 研究者采用了深度学习优化器中常用的随机梯度下降法（SGD）。当使用 large mini-batch 训练时，SGD 更新数量会随着小批量的增加而减少。...框架优化 研究人员使用以 C++ 和 CUDA C 语言写就的开源深度学习框架 MXNet，该框架提供多种语言绑定。MXNet 具有灵活性和可扩展性，能够高效地在集群上训练模型。...一般而言，根进程（root process）初始化模型的所有权重。之后，根进程将这些权重广播到所有进程。广播时间随进程数量的增加而延长，当分布式深度学习具有数千个进程时，广播操作成本不可忽视。
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