[知乎作答]·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题 本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。...一、问题描述 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？ 对于文本多标签多分类问题，目标标签形如[ 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 ]。...在CNN中，sigmoid分类器训练、测试的准确率的判断标准是预测准确其中一个标签即为预测准确还是怎样。如何使sigmoid分类器的准确率的判断标准为全部预测准确即为预测准确。有什么解决方案？...二、问题回复 问题中提出的解决多标签多分类问题的解决方法是正确的。但是要注意几点，keras里面使用这种方式的acc是二进制acc，会把多标签当做单标签计算。 什么意思呢？...举个例子，输入一个样本训练，共有十个标签，其中有两个为1，而你预测结果为全部是0，这时你得到准确率为0.8。最后输出的ac是所有样本的平均。可以看出这个准确率是不可信的。
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。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...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。...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。...总结 在这篇文章中，你发现在深入学习模式的训练期间收集和评估权重的重要性。 你了解了Keras中的历史记录回调，以及如何调用fit()函数来训练你的模型。以及学习了如何用训练期间收集的历史数据绘图。
我只能将训练的准确率控制在6.8%，这是个很不理想的结果。我尝试对隐藏层、隐层中神经元的数量以及drop out速率进行调整，但准确度都没有太大的提升。...因此，我采用了在ImageNet数据集上预先训练好的VGG16模型，这个模型可以在Keras库中找到。 模型的结构如下所示： ?...在VGG16结构的基础上，我只将softmax层的1000个输出改为16个，从而适应我们这个问题的情景，随后重新训练了dense layer。 跟MLP和CNN相比，这个结构的准确率能够达到70%。...在选择预训练模型的时候你需要非常仔细，如果你的问题与预训练模型训练情景下有很大的出入，那么模型所得到的预测结果将会非常不准确。...场景四：数据集大，数据相似度高 这就是最理想的情况，采用预训练模型会变得非常高效。最好的运用方式是保持模型原有的结构和初始权重不变，随后在新数据集的基础上重新训练。 6.
在机器学习中，迁移学习的过程也类似：它利用在一个任务上训练得到的模型，来加速另一个相关任务的学习。 为什么使用迁移学习？ 数据有限： 有时候，收集和标注大量数据是非常困难的。...迁移学习的流程 选择预训练模型： 首先，选择一个在大型数据集（如 ImageNet）上训练好的模型。这个模型已经学会了很多通用的特征，如图像中的边缘、颜色等。...独热编码在深度学习中的使用非常普遍，尤其是对于分类问题，原因包括： 模型输出格式要求： 在多类别分类任务中，通常希望模型的输出是一个与类别数相同长度的向量，每个元素表示该类别的预测概率。...： 训练准确率和验证准确率相近，说明模型在训练集和验证集上表现一致，没有明显的过拟合问题。...过拟合的表现通常是训练准确率高而验证准确率低。 训练损失和验证损失也相近，表明模型的学习在训练集和验证集上都有较好的效果。
例如，可以在ImageNet上训练网络（其中类主要是动物和日常物品），然后将这个训练好的网络重新用于识别图像中的家具物品任务中。...Keras中可以直接获取VGG16模型，包含在keras.applications模块中。...使用RMSProp优化器以非常低的学习速率执行此操作。使用低学习率的原因是希望限制对正在微调的三个网络层的表示所做的修改的幅度。太大的更新可能会损害这些表示。...即使在非常小的数据集上也可以从头开始训练，并获得不错的结果。 在小型数据集上，过度拟合将是主要问题。...例如，这是在VGG16的block3_conv1中激活过滤器0的损失. from keras.applications import VGG16 from keras import backend as
这些已集成到（先前是和Keras分开的）Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象（例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等），准确率非常高。...Keras上最好的深度学习图像分类器 下面五个卷积神经网络模型已经在Keras库中，开箱即用： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 我们从ImageNet...训练非常慢 由于其全连接节点的数量较多，再加上网络比较深，VGG16有533MB+，VGG19有574MB。这使得部署VGG比较耗时。...虽然SqueezeNet模型非常小，但其训练需要技巧。在我即将出版的书“深度学习计算机视觉与Python”中，详细说明了怎么在ImageNet数据集上从头开始训练SqueezeNet。...然而，一旦权重文件被下载下来，他们将不需要重新下载，再次运行classify_image.py会非常快。 模型现在已经加载并准备好进行图像分类 - 我们只需要准备图像进行分类： ?
本次分享我在kaggle中参与竞赛的历程，这个版本是我的第一版，使用的是vgg。欢迎大家进行建议和交流。...其特点是使用3x3的小卷积核和2x2的最大池化层，网络深度较深，有效提取图像特征。VGG16在图像分类任务中表现优异，尤其是在ImageNet挑战中取得了良好成绩。...接着，冻结VGG16的卷积层，即通过将trainable属性设为False，使得这些层在训练过程中不进行更新。...在训练过程中，还设置了两个回调函数：ModelCheckpoint，用于保存最好的模型权重文件（best_model.keras），并且只保存验证集上表现最好的模型； EarlyStopping，用于在验证集准确率不再提升时提前停止训练...绘制损失和准确率图像 import matplotlib.pyplot as plt # 获取训练过程中的损失和准确率数据 history_dict = history.history loss =
深度学习的效果取决于模型与数据，目前行业内不断刷新深度学习准确率的最新研究，大多都基于更大的模型以及更大的数据集。...为了做到针对云计算和共享集群场景的最优训练表现，BytePS 团队重新思考了最佳通信策略，不仅在机器内使用 NCCL，同时也重新部署了机器间的通信方式。...BytePS 选择了 Resnet50 和 VGG16 两个模型进行评测，其中 Resnet50 是计算密集型的模型（对通信要求低，优化空间小），VGG16 是通信密集型的模型（对通信要求高，优化空间大...BytePS 团队表示，开发者只需要非常少的改动，就可以使用 BytePS 框架进行分布式训练，享受 BytePS 带来的高性能。...BytePS 提供了 TensorFlow、PyTorch、 MXNet 以及 Keras 的插件，用户只要在代码中引用 BytePS 的插件，就可以获得高性能的分布式训练。
➤剪枝的目的：提升运行速度 vs 减小模型文件大小 在VGG16模型中，90%的权重参数都在全连接层中，但这些权重参数对模型的最终结果的提升仅为1%。...每一个卷积单元会根据其影响模型在验证数据集上的准确率程度而被分配一个分值，分值低的卷积单元会被过滤掉以达到剪枝的目的。卷积单元的剪枝与模型训练是迭代进行的。...重新训练模型时，我们固定了卷积层的参数（不参与模型训练），只对新加的3个全连接层作训练。...在PyTorch中，新加的全连接层表示如下： 经过20轮的训练次数之后，重新训练的模型在测试数据上取得了98.7%的准确率。...实际上，有许多解决深度学习中的难题的方法也与之类似，尤其对于迁移学习而言，在一个限定的数据集上对模型做剪枝是一件非常有意义的事情。
例如，在图像分类中，我们可以使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的神经网络，并将其应用于较小的、特定任务的数据集上。这种方法可以显著提高模型的性能，尤其是在目标数据集较小的情况下。 2....示例演示 4.1 使用迁移学习进行图像分类 我们将使用Keras框架来展示迁移学习的一个简单应用。这里，我们将使用预训练的VGG16模型，并将其应用于一个小型的猫狗分类数据集。...加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。...训练模型：在训练和验证数据上训练模型，并记录训练过程中的准确率和损失。 可视化训练过程：绘制训练和验证的准确率和损失曲线。...通过这种方式，我们利用VGG16在ImageNet上的预训练知识来改进猫狗分类任务的性能。
在本节中，您将学习如何从头开始重新实现fit()，这将为您提供编写任何可能想出的训练算法所需的所有知识。 让我们详细了解一下。...训练准确率随时间线性增加，直到接近 100%，而验证准确率在 75%时达到峰值。验证损失在仅十个周期后达到最小值，然后停滞，而训练损失随着训练的进行线性减少。 让我们检查测试准确率。...例如，您可以在 ImageNet 上训练一个模型（其中类别主要是动物和日常物品），然后将这个训练好的模型重新用于识别图像中的家具物品等远程任务。...训练非常快，因为我们只需要处理两个Dense层——即使在 CPU 上，一个时代也不到一秒。 让我们在训练过程中查看损失和准确率曲线（见图 8.13）。...我们将使用 RMSprop 优化器，使用非常低的学习率。使用低学习率的原因是我们希望限制对我们正在微调的三层表示所做修改的幅度。更新过大可能会损害这些表示。
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # 输出: 训练准确率 循环神经网络（RNN） 循环神经网络（RNN）在处理序列数据，如时间序列分析和语音识别等方面具有优势...from tensorflow.keras.applications import VGG16 # 加载预训练的VGG16模型 base_model = VGG16(weights='imagenet..., epochs=5) # 输出: 训练准确率 4.2 强化学习 强化学习是一种使代理能够在与环境的互动中学习如何实现某些目标的方法。...具有常识推理的机器学习 目前的机器学习模型通常缺乏对世界基本常识的理解。未来可能会有更多的研究集中在如何将常识融入机器学习模型中，使其能够进行更为合理和人性化的推理。...低资源学习 虽然现代机器学习模型在大数据集上训练可以达到令人印象深刻的性能，但在低资源环境下，其性能可能会大大下降。未来的研究可能会专注于开发能够在少量数据上有效学习的算法。
提高模型性能：在目标任务中数据稀缺或训练资源有限的情况下，迁移学习能够显著提升模型的泛化能力和预测准确性。 加快模型训练：通过迁移预训练模型的参数，可以减少模型训练时间和计算成本。...import VGG16 # 加载预训练的VGG16模型，不包括顶层分类器 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape...测试集上的准确率: {test_acc}') 第三章 迁移学习的应用实例 3.1 医疗影像分析 在医疗影像分析任务中，迁移学习通过利用在大规模自然图像数据集上预训练的模型，可以显著提高在小规模医疗影像数据集上的分类或检测性能...X光片测试集上的准确率: {test_acc}') 3.2 文本分类 在文本分类任务中，迁移学习通过使用在大规模文本语料库上预训练的语言模型，可以显著提高在特定领域或任务上的分类性能。...测试集上的准确率: {test_acc}') 3.3 工业故障检测 在工业故障检测任务中，迁移学习通过利用在大规模工业数据上预训练的模型，可以显著提高在特定设备或场景下的故障检测性能。
ImageDataGenerator函数针对每个时期随机旋转，重新缩放和翻转（水平）训练数据，从本质上创建了更多数据。尽管还有更多的转换选项，但这些转换选项对该项目最有效。...我遵循了典型的转移学习工作流程： 1.从先前训练的模型（VGG16）中获取图层。...from keras.applications.vgg16 import VGG16 model = VGG16(weights='imagenet') model.summary() 2.冻结他们，以避免破坏他们在训练回合中包含的任何信息...3.在冻结层的顶部添加了新的可训练层。...任何大于10的数均不会使验证准确性的提高，也不会增加训练与验证准确性之间的差异。总结：转移学习使我们可以充分利用深度学习在图像分类中的优势，而无需大型数据集。 04.
现在，我们将从训练视频中提取帧，这些视频将用于训练模型。我将所有帧存储在名为train_1的文件夹中。...让我们创建预训练模型的基本模型： # 创建预训练的VGG16基本模型 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) 该模型在具有1,000...我们将保存模型的权重，以便我们不必一次又一次地重新训练模型。...在UCF101的官方文档页面上，当前准确率为43.90%。我们的模型可以击败它吗?让我们检查!...我们的模型的准确率为44.8%，与官方文件中的相似(43.9%)。 你可能想知道为什么我们对50%以下的准确度感到满意。那么，这种低精度背后的原因主要是由于缺乏数据。
这种迁移学习方法，在较小的数据集（比如17flowers）上也能取得不错的准确率。 在那篇文章中，我还提到了另外一种迁移学习：微调网络，这篇文章就来谈谈微调网络。...使用一个非常小的学习率进行训练，比如0.001 最后，作为可选，在全连接层的参数学习得差不多的时候，我们可以将“头部”以下的层解冻（unfrozen），再整体训练整个网络。...特征提取和微调网络 对照一下上一篇文章中的特征提取，我们以直观的图形来展现它们之间的不同： 如果我们在VGG16预训练模型上进行特征提取，其结构如下图所示： ?...在keras中，要了解层的信息非常简单： print("[INFO] loading network ...") model = VGG16(weights="imagenet", include_top...相比VGG16中的全连接层，这个更加简单，参数更少。然后将基本模型的输出作为模型的输入，完成拼接。这个拼接在keras中也相当简单。
这全都得益于Keras的方便易用，完整的代码可以看我的github，有帮助的话可以加star，多谢~ 基于这个简单CNN的训练我们可以在验证集得到72%的准确率，这对于实用还是差的太远了，还需要继续优化...我们想象一下预训练好的VGG16已经能够较好地完成imagenet数据集的分类任务了，那么它一定是在识别图像上有一定的过人之处，我们就把它识别图像的能力拿过来（卷积基），在这个基础上只去训练分类器部分（...然后在训练过程中，我们要加载并调用VGG16模型，去处理我们的图像数据，得到它提取出来的特征，然后再把这个提取出来的特征输入我们的模型网络去训练我们的分类器部分： def train(): #...Keras支持对部分层进行“冻结”，即不在训练时改变其既有的权重参数，只改变未被冻结的部分，这个做法在我开头推荐的《Python深度学习》书中有详细的介绍，相信Keras官网中也会有相应的例子，这里就不展开说明了...这个原因可能是因为网络太长，梯度在不断的反向传播过程中会越来越小，就像0.99的n次方会非常小一样，这叫做梯度消失。
在实际应用中，如何提高分类模型的指标，使其在不同场景下表现更佳并且具有更好的泛化能力，一直是机器学习工程师们所追求的目标之一。...在实现上，可以使用 Keras 或者 TensorFlow 中的数据生成器（如 ImageDataGenerator）来实现数据增强。...例如，在图像分类任务中，我们可以从原始图像中提取出各种特征（例如颜色直方图、纹理信息、梯度信息等）作为模型输入，然后利用特征选择方法选择最有价值的特征作为模型的输入，从而降低维度，提高模型的训练和预测速度...迁移学习 迁移学习是指利用已经存在的模型或者预训练模型作为基础，在新任务上进行微调，以提高模型的分类准确率。...例如，在图像分类任务中，可以利用预训练的模型（如 VGG、ResNet 等）的卷积层作为特征提取器，然后根据新数据集对预训练模型进行微调。 常见的迁移学习方法有特征提取、微调等。
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