，第一个预测值比后面的更准，因为错误可能会累积（见图15-8）。...因为每个时间步使用的权重相同，第二个时间步的输出也会提高，这样就会导致输出爆炸 —— 不饱和激活函数不能阻止这个问题。...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。...无需在RNN中创建自定义单元来应用dropout。 有了这些方法，就可以减轻不稳定梯度问题，高效训练RNN了。下面来看如何处理短期记忆问题。...比如《寻找尼莫》中的多莉想翻译一个长句：当她读完这句话时，就把开头忘了。为了解决这个问题，涌现出了各种带有长期记忆的单元。首先了解一下最流行的一种：长短时记忆神经单元 LSTM。
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？...保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...然后将超参数存为属性，使用keras.activations.get()函数（这个函数接收函数、标准字符串，比如“relu”、“selu”、或“None”），将activation参数转换为合适的激活函数...在某些情况下，这么做会有帮助，比如当输入的波动很小，而激活函数结果波动很大时，要实现一个正则损失，就可以这么做：损失会基于激活函数结果，激活函数结果会基于输入。
在本章中，我们将依次讨论这些问题，并给出解决问题的方法。 我们将从梯度消失/爆炸问题开始，并探讨解决这个问题的一些最流行的解决方案。...为了解决这个问题，你可能需要使用 ReLU 函数的一个变体，比如 leaky ReLU。这个函数定义为LeakyReLUα(z)= max(αz，z)（见图 11-2）。...作者证明，只要神经网络中都是紧密层，并且所有隐藏层都是用的SELU激活函数，则这个网络是自归一的：训练过程中，每层输出的平均值是0，标准差是1，这样就解决了梯度消失爆炸问题。...如果你需要写一个自定义层，要求自定义层在训练和测试中的功能不同，就可以在call()方法中添加一个参数training，用这个参数决定该计算什么（第12张会讨论自定义层）。...这是一个相当简单的算法：在每个训练步骤中，每个神经元（包括输入神经元，但不包括输出神经元）都有一个暂时“丢弃”的概率p，这意味着在这个训练步骤中它将被完全忽略， 在下一步可能会激活（见图 11-9）。
Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。...批量标准化通常在非线性激活函数之前完成（参见下文），但在激活函数之后应用批量标准也可能是有利的。 查看这个讲座了解该技术如何工作的更多细节。...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...MNIST是一个易于分析的数据集，不需要很多层就可以实现较低的分类错误。 但是，我们仍然可以构建深度网络并观察批量标准化如何实现收敛。 我们使用tf.estimator API构建自定义估算器。...使用sigmoid激活函数而不使用批量标准化，相同的7层网络训练会显著减慢。当使用批量标准化，网络达到收敛时的迭代次数与使用ReLu相似。 ?
用几十张图片训练卷积网络来解决一个十分复杂的问题是不可能的，但如果模型比较简单经过正则化处理，同时任务比较简单，几百张图片也能解决问题。...可视化中间激活值 可视化中间激活包括在给定特定输入的情况下显示由网络中的各种卷积和池化层输出的特征映射（层的输出通常称为其激活，激活函数的输出）。这给出了如何将输入分解为网络学习的不同过滤器的视图。...一个多输出模型：到目前为止，看到的模型只有一个输入和一个输出。在一般情况下，模型可以具有任意数量的输入和输出。这个有一个输入和八个输出：每层激活一个输出。...过程很简单：您将构建一个损失函数，使给定卷积层中给定滤波器的值最大化，然后您将使用随机梯度下降来调整输入图像的值，以便最大化此激活值。...小结 Convnets是处理视觉分类问题的最佳工具； Convnets通过学习模块化模式和概念的层次结构来表示视觉世界； 现在能够从头开始训练自己的网络以解决图像分类问题； 如何使用数据增强、重用预训练网络
第一个深度学习笔记吧，看书有一阵子了，对理论知识仍然稀里糊涂的，不过一边实操一边记笔记一边查资料，希望逐步再深入到理论里去，凡事开头难，也不怕他人笑话。一般深度学习都是从手写数字识别开始的。...# activation=None, #激活函数.但是默认 liner # use_bias=True, #是否使用b # kernel_initializer='glorot_uniform', #...，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数， # 后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。...model.add(Dense(512, input_shape=(784,))) # 激活层对一个层的输出施加激活函数 # 激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation...# 对于任何分类问题，你都希望将其设置为 metrics = ['accuracy']。评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。...Xavier初始化 权重参数随机初始化会带来一个问题，即网络输出数据分布的方差会随着输入神经元个数改变，为解决这一问题，会在初始化的同时加上对方差大小的规划化，Glorot提出了Xavier初始化方式，...） 的影响，使用如RELU等非线性映射函数后，输出的期望往往不再为 0 ，为解决这个问题，2015 年 He 等人提出改进-将非线性映射造成的影响考虑进参数初始化中，其中服从高斯分布的He初始化公式如下...Keras网络参数初始化 上面内容将网络参数初始化都是用 tensorflow 代码，这里再给出 keras 如何使用初始化方法，这里说的初始化方法是网络权重参数初始化方法，包括全连接层和卷积层。...一个初始化器可以由字符串指定（必须是下面的预定义初始化器之一），或一个callable的函数，例如： from keras import initializers # callable函数指定初始化方法
问题陈述 - 这不是优化问题吗？ 因此这里的问题陈述给出了内容照片X和样式照片Y如何将Y的样式转移到内容X以生成新的照片Z。如何训练CNN来处理和优化差异（X之间的差异）和Y）达到最佳全局（Z）？...优化问题概述 Gatys在原始论文（2015年的艺术风格的神经算法 ）中表示，“将一个图像转换为另一个内容图像的样式（纹理）作为优化问题，可以通过训练深度神经网络来解决”。...由于像VGG16这样的图像分类卷积神经网络被迫在更深层学习高级特征/抽象表示或图像的“内容”，因此对于内容比较，我们在更深层（L）-1使用激活/特征映射或者在输出（softmax）层之前的2层。...这里不使用keras标准优化器函数（例如optimizers.Adam，optimizers.sgd等），这可能需要更多时间，将使用有限内存BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno...Scipy的最小化函数（fmin_l_bfgs_b）允许传回函数值f（x）及其渐变f'（x），在前面的步骤中计算过。
在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...还添加了一个激活层来合并非线性。在Keras中，输入批次尺寸是自动添加的，不需要在输入层中指定它。由于输入图像的高度和宽度是可变的，因此将输入形状指定为(None, None, 3)。...但是任何尺寸大于最小输入尺寸的输入都需要汇总以满足步骤4中的条件。了解如何使用我们的主要成分来做到这一点。...给定批次和批次之间的每个图像都有不同的尺寸。所以有什么问题？退后一步，回顾一下如何训练传统的图像分类器。...一种解决方法是编写一个自定义训练循环，该循环执行以下操作： 通过将通过每个图像，在列表中（分批），通过模型(height, width, 3)来(1, height, width, 3)使用np.expand_dims
然而，有经验的工程师开发的用于解决现实世界问题的卷积神经网络并不像我们迄今在演示中使用的那么简单。你仍然缺乏使专家能够快速准确地决定如何组合最先进模型的基本思维模型和思维过程。...— 激活可视化 — 我们将使用我们在第 8.2 节中从头开始在狗与猫分类问题上训练的小型卷积网络。...这个过程很简单：我们将构建一个损失函数，最大化给定卷积层中给定滤波器的值，然后我们将使用随机梯度下降来调整输入图像的值，以最大化这个激活值。...❻ 返回更新后的图像，以便我们可以在循环中运行步骤函数。 现在我们有了所有的部分。...直观地，理解这个技巧的一种方式是想象你正在通过“输入图像如何激活不同通道”的空间地图来“每个通道对于类别的重要性有多大”，从而产生一个“输入图像如何激活类别”的空间地图。
使用这些组件，将通过五个简单的步骤构建分类器 将神经网络构造为自定义类（从该类继承nn.Module），其中包含隐藏层张量以及forward通过各种层和激活函数传播输入张量的方法 使用此forward方法通过网络传播特征...显然，数据集无法通过简单的线性分类器进行分离，而神经网络是解决此问题的合适机器学习工具。 ? 用于分类示例的综合数据集 架构 选择了一个简单的完全连接的2隐藏层体系结构。如下图所示 ?...该代码几乎没有解释，带有添加的注释。在方法的定义中，forward,与Keras对模型的定义有很强的相似性。...再次遵循五个步骤 将渐变重置为零（以防止渐变累积） 将张量向前穿过层 计算损失张量 计算损失的梯度 通过将优化器增加一级（沿负梯度的方向）来更新权重 令人惊讶的是，如果阅读了上面的五个步骤，这正是在神经网络的所有理论讨论...然后在代码中使用它（请注意reg_model，可以通过在Network类输出中关闭S型激活来构造新模型。 ? 现在，有这种感觉吗？ ? 结论 可以在Github存储库中找到此演示的所有代码。
然而，在使用CNN时，我们有时会遇到一个名为"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。本文将详细讲解这个Warnning信息的含义以及如何解决这个问题。...背景卷积层是CNN的核心组成部分之一。在Keras等深度学习框架中，我们通常使用Conv2D类来构建卷积层。然而，随着框架版本的更迭，一些新的功能和改进会被引入，而旧版本的某些用法可能会过时。...解决方案为了解决这个问题，我们需要遵循以下步骤：步骤1：查看警告信息的详细内容在收到"UserWarning: Update your Conv2D"告警信息后，我们首先需要查看详细的警告信息内容。...# 填充方式，可以是'valid'（不填充）或'same'（保持输出与输入的尺寸一致） activation=None, # 激活函数，默认不使用，可以使用ReLU、sigmoid等 input_shape...valid表示不填充，same表示保持输出与输入的尺寸一致。activation是可选的激活函数，用于对卷积结果进行非线性变换。常见的激活函数有ReLU、sigmoid和tanh等。
在本节中，定义了所有要使用的数据，即张量对象（常量，变量和占位符）和所有要执行的计算，即操作对象（简称为ops）。 每个节点可以有零个或多个输入，但只有一个输出。...为了解决这个问题，TensorFlow 规定将计算放在特定的设备上。 默认情况下，如果同时存在 CPU 和 GPU，则 TensorFlow 会优先考虑 GPU。...在本秘籍中，您将学习如何在 TensorFlow 中定义和使用一些常见的激活函数。 操作步骤 我们继续执行激活函数，如下所示： 阈值激活函数：这是最简单的激活函数。...尽管存在这个问题，如今的 ReLU 还是隐藏层最常用的激活函数之一。 Softmax 激活函数通常用作输出层的激活函数。 该函数的范围为[0, 1]。 它用于表示多类分类问题中某类的概率。...最后，有一系列密集层结合了先前的结果，然后是用于分类输出的 softmax 激活函数。 在每个步骤中，都会从网络预测一个值，并将其反馈到输入中。 同时，为下一步计算新的预测。
ReduceLROnPlateau是Keras中默认包含的回调。神经网络的学习率决定了梯度的比例因子，因此过高的学习率会导致优化器超过最优值，而学习率过低则会导致训练时间过长。...(X_train, y_train, epochs=15, callbacks=[callback]) TerminateOnNaN有助于防止在训练中产生梯度爆炸问题，因为输入NaN会导致网络的其他部分发生爆炸...如果不采用TerminateOnNaN，Keras并不阻止网络的训练。另外，nan会导致对计算能力的需求增加。为了防止这些情况发生，添加TerminateOnNaN是一个很好的安全检查。...但是，请注意，构造它比使用默认回调要复杂得多。 我们的自定义回调将采用类的形式。类似于在PyTorch中构建神经网络，我们可以继承keras.callbacks.Callback回调，它是一个基类。...下面是Keras将从自定义回调中读取的所有函数，但是可以添加其他“helper”函数。
如果超过两个动作，每个动作就要有一个神经元，然后使用softmax激活函数。 好了，现在我们有一个可以观察和输出动作的神经网络了，那我们怎么训练它呢？...如果一只狗在表现优秀几小时后才得到奖励，它会明白它做对了什么吗？ 为了解决这个问题，一个通常的策略是基于这个动作后得分的总和来评估这个个动作，通常在每个步骤中应用衰减因子r。...图18-6 计算行动的回报：未来衰减求和 当然，一个好的动作可能会紧跟着一串坏动作，这些动作会导致平衡杆迅速下降，从而导致一个好的动作得到一个低分数（类似的，一个好行动者有时会在一部烂片中扮演主角）。...要解决问题，DeepMind在2013年的论文中使用了两个DQN，而不是一个：第一个是在线模型，它在每一步进行学习，并移动智能体；另一个是目标模型只定义目标。...如何测量强化学习智能体的表现？ 什么是信用分配问题？它怎么出现的？怎么解决？ 使用接力缓存的目的是什么？ 什么是off策略 RL 算法？
注意: 面向对象是以功能来划分问题，而不是以步骤解决。...我们很容易就列出实现步骤： 注意: 面向过程是一种以事件为中心的编程思想，编程的时候把解决问题的步骤分析出来，然后用函数把这些步骤实现，在一步一步的具体步骤中再按顺序调用函数 当我们思考比较复杂的设计任务时...此时面向对象思想就应运而生了 面向对象和面向过程总结 区别 面向过程是一种“执行者思维"，解决简单问题可以使用面向过程 面向对象是一种“设计者思维”，解决复杂、需要协作的问题可以使用面向对象 联系 都是解决问题的思维方式...方法从属于特定实例对象, 普通函数没有这个特点 直观上看, 方法定义时需要传递self, 函数不需要 方法没有重载 如果我们在类体中定义了多个重名的方法, 只有最后一个方法有效....在Python中, None 本身实际上也是对象, 有自己的类型 NoneType .
以下是构建深度神经网络的步骤： 概述您要解决的问题。 确定模型的输入和输出。 选择cost函数和指标。 创建一个初始的网络架构。 训练和调整网络。 定义示例问题 在我们的示例问题中，我们将使用 P....众所周知，我时不时地会犯一个错误，而当错误发生在一个深度神经网络内部时，该深度神经网络位于一个框架内，该框架在另一个框架上运行，在一个 GPU 上运行，很难找到这些错误。 他们。...在下一章中，我们将研究如何使用 Keras 和 TensorFlow 解决二分类问题，从而扩展我们的深度学习技巧。...四、使用深度学习解决二分类问题 在本章中，我们将使用 Keras 和 TensorFlow 解决棘手的二分类问题。...与回归一样，在第 2 章“使用深度学习解决回归问题”中，我们不需要选择或筛选特征。 在本章选择的问题中，有 178 个输入变量。
所以让我们首先把你变成一个 Keras 专家！在本章中，您将全面了解如何使用 Keras API：这是您将需要处理下一个遇到的高级深度学习用例的关键方法。...❺ 使用 evaluate() 在新数据上计算损失和指标。 ❻ 使用 predict() 在新数据上计算分类概率。 有几种方法可以自定义这个简单的工作流程： 提供您自己的自定义指标。...如果你需要一个自定义训练算法，但仍想利用内置 Keras 训练逻辑的强大功能，那么实际上在fit()和从头编写的训练循环之间有一个中间地带：你可以提供一个自定义训练步骤函数，让框架来处理其余部分。...对于这样一个小模型来说，这太大了，会导致严重的过拟合。...我们将使用 2,000 张图片进行训练，1,000 张用于验证，2,000 张用于测试。 在本节中，我们将回顾一种基本策略来解决这个问题：使用你拥有的少量数据从头开始训练一个新模型。
使用sigmoid激活函数可以实现这个目的。...首先是通常的重建损失，推动自编码器重现其输入（我们可以使用交叉熵来解决这个问题，如前所述）。...最大的困难是模式坍塌：生成器的输出逐渐变得不那么丰富。为什么会这样？假设生成器产生的鞋子图片比其它类的图片更让人信服，假鞋子图片就会更多的欺骗判别器，就会导致生成更多的鞋子图片。...这种方法可以避免生成器和判别器的过分竞争导致的激活爆炸。 使用所有这些方法，作者制作出了非常逼真的人脸图片。但如何给“逼真”下定义呢？...假设你想训练一个分类器，有许多未打标签的训练数据，只有一千多打了标签的数据。如何使用自编码器来解决这个问题？ 如果自编码器完美重建了输入，它一定是个好的自编码器吗？如何评估自编码器的表现？
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