但很多时候，在用于学习的训练数据上表现良好的模型，在新的数据上却效果不佳，这是模型陷入了『过拟合』的问题中了，在本篇内容中，ShowMeAI将给大家梳理帮助深度神经网络缓解过拟合提高泛化能力的方法。...数据增强是从现有训练样本中构建新样本的过程，例如在计算机视觉中，我们会为卷积神经网络扩增训练图像。...Keras 有许多可提高实验速度的内置方法和类。 在 Keras 中，我们有一个 ImageDataGenerator类，它为图像增强提供了多个选项。...一般在大型网络中会使用dropout层以获得最大性能。输入层和隐层上都可以使用 dropout，表现都良好。...在 min 模式中， 当被监测的数据停止下降，训练就会停止；在 max 模式中，当被监测的数据停止上升，训练就会停止；在 auto 模式中，方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。
译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1.0中，也可以非常容易的引入Keras API。...Keras的独到之处在于其易用性。它是迄今为止最容易上手和运行的框架。在Keras中，定义神经网络是直观的，而使用functional API允许开发人员将层定义为函数。...在Keras训练模型非常容易！只是一个简单的.fit()，即可启动！...中，训练模型包括几个步骤： 在每批次训练开始时初始化梯度 执行正向传递; 进行反向传递 计算损失并更新权重 for epoch in range(2): # loop over the dataset...对Keras来说，这将是一项额外的工作，但不是那么多，以至于它会减慢您的速度。您仍然可以快速实施、训练和测试您的网络，还可以轻松调试！
3 月的版本中，最重要的一项内容就是增强了 Keras 与 TensorFlow 的逻辑一致性。另一项重要更新就是 API 的变化。...而在 2017 年 8 月，Keras 又做了如下几点更新：修复漏洞，性能提升，文件改善，为在 TensorFlow 的数据张量（比如 Datasets, TFRecords）上训练模型提供了更好的支持...此外，还迎来两个重大变化：一是让约束管理（constraint management）基于变量属性；二是把层和模型中已经不再使用的约束属性移除（不会影响任何用户）。...它是一个支持符号式和命令式编程的 API，在创造深度学习模型的过程中能极大的简化进程，而不会使训练速度减慢。...自带一个丰富的内嵌层库，通过重用库中预建的构件，可以大大简化规定复杂模型架构的任务。
当然这个情况会随着各种工具添加到 Keras 和深度学习框架中而得到改善，但现在 Keras 仍是一个十分优秀的工具，它能极好地适应于深度学习开发的早期阶段，并且为数据科学家和算法工程师快速构建与测试复杂的深度学习模型提供了强大的工具...Sequential 代表序贯模型，即多个网络层的线性堆叠。在建立序贯模型后，我们可以从输入层开始依次添加不同的层级以实现整个网络的构建。...测试一：CIFAR-10 & CNN 学习模型的类型：卷积神经网络（CNN） 数据集/任务：CIFAR-10 小图片数据集 目标：将图片分类为 10 个类别 根据每一个 epoch 的训练速度，TensorFlow...测试二：MNIST & CNN 学习模型的类型：CNN 数据集/任务：MNIST 手写数字数据集 目标：将图片分类为 10 类手写数字 在该测试中，TensorFlow 明显要在训练时间上更加优秀...在开源社区中，这些框架都在不断扩展与增强，从而提供更好的性能并轻松地部署到产品中。在考虑使用这些深度学习框架投入生产时，性能是首要的。
为了平衡效率和准确性，考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。 创建定制的CNN架构 我们将使用TensorFlow API Keras构建模型。...我们已经在该数据集中训练了我们之前的CNN模型，结果表明它是过拟合的，因为它无法处理这个相对较大的数据集和从图像中学习复杂的特征。...在上面的代码中应用了2种数据增强技术-水平翻转和缩放。 让我们从Keras API导入InceptionV3模型。我们将在InceptionV3模型的顶部添加图层，如下所示。...我们将添加一个全局空间平均池化层，然后是2个密集层和2个dropout层，以确保我们的模型不会过拟合。最后，我们将为2个类别添加一个softmax激活的密集层。...训练损失和验证损失分别为0.063和0.118。 ? ? 以上10个时期的训练过程 我们用相同的图像测试我们的模型，看看是否它可以正确猜出。 这次我们的模型可以使所有三个预测正确。
现在将创建CNN模型。该模型包含三对Conv2D-MaxPooling2D层对，然后是3层密集层。为了克服过度拟合的问题，还将添加辍学层。...这是因为已对其进行训练的数据集。数据集中几乎没有图像可以教授室内火灾的模型。因此该模型仅知道室外着火情况，因此在获得室内类似火灾的阴影图像时会出错。...在上面的代码中，应用了2种数据增强技术水平翻转和缩放。 从Keras API导入InceptionV3模型。将在InceptionV3模型的顶部添加图层，如下所示。...将添加一个全局空间平均池化层，然后是2个密集层和2个辍学层，以确保模型不会过拟合。最后将为2个类别添加一个softmax激活的密集层。 接下来将首先仅训练添加的层并进行随机初始化。...训练损失和验证损失分别为0.063和0.118。 以上10个时期的训练过程 测试模型是否具有相同的图像，看看它是否可以正确猜出。 这次模型可以使所有三个预测正确。96％可以确定图像没有任何火。
在本文中，我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。 在代码的后面，我将使用LSTM技术来训练RNN模型。...Sklearn用于使用梯度增强分类器训练模型，Keras用于训练LSTM模型。...数据清理和预处理： 在处理tweet的NLP任务中，清除数据的常见步骤是删除特殊字符、删除停用词、删除url、删除数字和进行词干分析。...." % len(embeddings_index)) # 在Keras中定义嵌入层 embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_dim))...该模型在检测“0”方面比检测“1”做得更好。 ? ---- 结论 如你所见，两种方法的输出非常接近。梯度增强分类器的训练速度比LSTM模型快得多。
请注意，VGG-16 架构是在具有上述形状的图像净权重上进行预训练的。然后我们将通过对数据集执行图像数据增强来创建图像的变化。...图像数据的增强 我们收集并创建了我们的图像，下一步是对数据集执行图像数据增强以复制副本并增加数据集的大小。...将在 VGG-16 模型的顶层添加自定义层，然后我们将使用此迁移学习模型来预测它是否是授权所有者的脸。自定义层由输入层组成，它基本上是 VGG-16 模型的输出。...我们将在增强的训练图像上拟合数据。...在拟合步骤之后，这些是我们能够在训练损失和准确性方面取得的结果： 图表 训练数据表： 训练和验证数据表： 本文GITHUB代码链接： https://github.com/Bharath-K3/
现在，让我们开始向我们的模型添加层： # CONV => RELU => POOL model.add(Conv2D(32, (3,3), padding="same",...这个在训练批次中随机断开的过程有助于自然地在模型中引入冗余 – 层中没有任何单个节点负责预测某个类，对象，边或角。...通常情况下，在我们的完全连接层中，你会使用40-50%的辍学率，而在以前的层次中，通常是10-25%的辍学率（如果有任何退出应用）。...由于我们正在使用有限数量的数据点（每班少于250个图像），因此我们可以在训练过程中利用数据增强功能为模型提供更多图像（基于现有图像）进行训练。 数据增强是应该在每个深度学习实践者的工具箱中应用的工具。...在处理你自己的数据时请记住这一点。 在下篇文章中，我将展示如何将我们训练的Keras +卷积神经网络模型部署到智能手机！
请注意，VGG-16 架构是在具有上述形状的图像净权重上进行预训练的。然后我们将通过对数据集执行图像数据增强来创建图像的变化。...图像数据的增强 我们收集并创建了我们的图像，下一步是对数据集执行图像数据增强以复制副本并增加数据集的大小。...将在 VGG-16 模型的顶层添加自定义层，然后我们将使用此迁移学习模型来预测它是否是授权所有者的脸。自定义层由输入层组成，它基本上是 VGG-16 模型的输出。...我们将在增强的训练图像上拟合数据。...在拟合步骤之后，这些是我们能够在训练损失和准确性方面取得的结果： 图表 训练数据表： 训练和验证数据表： 本文GITHUB代码链接： https://github.com/Bharath-K3
(FC) 添加到网络结构中，代码如下： 我们将 FC 层和 Softmax 分类器添加到网络中。...下面我们就加载 CIFAR-10 数据集，并对标签进行编码操作，代码如下： 在第 24 行和第 25 行中，我们分别加载并提取训练和测试所需的数据，同时在第 26 和 27 行将数据进行 floating...需要注意的是，通常在这里我们会将模型序列化并导出我们的模型，以便可以在图像或视频处理脚本中使用它，但在这篇教程中我们不介绍这部分的内容。 如果你想要运行以上的脚本，请确认下载本文的源代码。...你可以在 TensorFlow 中的 tf.keras 模块，使用一行代码来将 CRELU 函数添加到我们的 Keras 模型中。...而在第 15-18 行是我们的命令行参数解析部分。 和之前一样，我们在第 23 行加载模型训练所需的数据。
在 Keras 中，可以通过在模型开头添加一些数据增强层来实现。让我们通过一个示例开始：下面的 Sequential 模型链接了几个随机图像转换。...为了进一步对抗过拟合，我们还将在密集连接分类器之前向我们的模型添加一个Dropout层。...通过在conv_base顶部添加Dense层来扩展我们的模型，并在输入数据上端对端地运行整个模型。这将允许我们使用数据增强，因为每个输入图像在模型看到时都会经过卷积基。...结合数据增强的特征提取 现在让我们回顾一下我提到的第二种特征提取技术，这种技术速度较慢，成本较高，但允许我们在训练过程中使用数据增强：创建一个将conv_base与新的密集分类器连接起来的模型，并在输入上端对端地进行训练...微调包括解冻用于特征提取的冻结模型基础的顶部几层，并同时训练模型的这部分新添加部分（在本例中是全连接分类器）和这些顶部层。
生成 CNN 符号（在最后的密集层上通常没有激活） 指定损失（交叉熵通常与 softmax 绑定）、优化器和初始化权重，也许还有 session 使用自定义迭代器（所有框架的通用数据源）在训练集的小批量上进行训练...我说比较速度没有意义的原因是： 使用数据装载器（仅）可以减少几秒，因为 shuffling 应该异步执行。但是，对于一个合适的项目，你的数据不可能适合 RAM，可能需要大量预处理和操作（数据增强）。...轻松添加自定义层（或者层的可用性，比如 k 最大池化或者分层 softmax），及其运行速度可以促成或毁掉你的框架选择。能够用 python 代码写一个自定义层并快速执行它对研究项目至关重要。...该实例中的速度提升几乎微不足道，原因在于整个数据集作为 NumPy 数组在 RAM 中加载，每个 epoch 所做的唯一的处理是 shuffle。...在框架运行时进行的 IO 活动、预处理和数据增强的场景中，自定义生成器对性能的影响更大。 ? 2.
生成 CNN 符号（在最后的密集层上通常没有激活） 指定损失（交叉熵通常与 softmax 绑定）、优化器和初始化权重，也许还有 session 使用自定义迭代器（所有框架的通用数据源）在训练集的小批量上进行训练...我说比较速度没有意义的原因是： 使用数据装载器（仅）可以减少几秒，因为 shuffling 应该异步执行。但是，对于一个合适的项目，你的数据不可能适合 RAM，可能需要大量预处理和操作（数据增强）。...轻松添加自定义层（或者层的可用性，比如 k 最大池化或者分层 softmax），及其运行速度可以促成或毁掉你的框架选择。能够用 python 代码写一个自定义层并快速执行它对研究项目至关重要。...该实例中的速度提升几乎微不足道，原因在于整个数据集作为 NumPy 数组在 RAM 中加载，每个 epoch 所做的唯一的处理是 shuffle。...在框架运行时进行的 IO 活动、预处理和数据增强的场景中，自定义生成器对性能的影响更大。 2.
Huskarl 在这样的深度学习热潮之下，有了更深入的研究进展。 模型框架 Huskarl 是一个新的开源框架，用于深度强化学习训练，专注于模块化和快速原型设计。...它基于 TensorFlow 2.0 构建，并使用了 tf.keras API 以实现其简洁性和可读性。...Huskarl 与 TensorFlow 抽象出计算图的管理以及 Keras 创建高级模型的想法类似，它抽象出了智能体与环境的交互。这便使用户能够专注于开发和理解算法，同时还可以防止数据泄漏。...，如 cartpole 环境，强行使用多个进程并行会因进程间通信成本增大而减慢训练速度。...这些神经网络是多样化的（简单、浅显、复杂、富有深度均可）。智能体通常会在内部向所提供的神经网络添加一个或多个层，以便正确地执行它们的预期功能。
上图就是训练集的25张图片展示 针对这个实验，我会使用tf.Keras，也就是一种高阶的API来构建TensorFlow的训练模型，如果你还没有安装TensorFlow，还没有设定好你的环境，可以看下这个说明...加载并探索数据集 数据可以直接从Keras载入，并加载到训练集（60,000张图像）和测试集（10,000张图像）中。...（60000,28,28）的数组中，测试数据在（10000,28,28）数组中。...在第一层我们'压平'数据使（28x28）的形状变平至784。 模型摘要表提供了神经网络结构和参数的可视化。...尽管在训练集种损失已经逐渐降得很低了，但我们可以看到它并没有对测试数据产生这样的效果，因为两种模型的损失总体上都有所增加。 可视化预测 现在我们可以使用训练好的模型来对时尚类图像进行分类。
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。...比如，创建一个在训练中（为了正则）添加高斯造影的层，但不改动训练（Keras有一个层做了同样的事，keras.layers.GaussianNoise）： class MyGaussianNoise(keras.layers.Layer...通过将重建误差添加到主损失上，可以鼓励模型通过隐藏层保留尽量多的信息，即便是那些对回归任务没有直接帮助的信息。在实际中，重建损失有助于提高泛化能力（它是一个正则损失）。...例如，可以在构造器中创建一个keras.metrics.Mean对象，然后在call()方法中调用它，传递给它recon_loss，最后通过add_metric()方法，将其添加到模型上。...现在你知道如何自定义模型中的任何部分了，也知道如何训练算法了，接下来看看如何使用TensorFlow的自动图生成特征：它能显著提高自定义代码的速度，并且还是可迁移的（见第19章）。
这个项目一直独立于 TensorFlow，并且拥有一个活跃的贡献者社区和用户社区。在 tf.keras 模块里，TensorFlow 有一个特定增强功能的完整 Keras API 实现。...答：TensorFlow 包含 Keras API（在 tf.kerasmodule 中）的实现，具有 TensorFlow 特定的增强功能，包括支持 Eager Execution，方便直观调试和快速迭代...你可以用 Numpy 处理的数据来训练模型，或者用 tf.data 来衡量规模和性能。 分布策略。在跨各种计算平台时进行分布式训练，包括分布在很多机器上的 GPU 和 TPU。 输出模型。...（也可以使用与此相同的 Keras API 直接在 JavaScript 中开发模型。） 特征列，用于有效地表示和分类结构化数据。 如何安装 tf.keras？...如果你发现 tf.keras 限制了你的应用领域，你还有其他选择： 使用独立于 Keras 模型定义的 tf.keras 神经层，并编写自己的梯度和训练代码。
为了训练自定义的口罩检测器，我们将项目分为两个不同的阶段，每个阶段都有各自的子步骤（如图1所示）： 训练：在该阶段我们主要是从磁盘加载口罩检测数据集，在该数据集上训练模型（使用Keras / TensorFlow...利用keras/tensorflow实现COVID-19口罩检测器训练脚本 在检查完了我们的口罩数据集之后，接下来我们要学习如何使用Keras和Tensorflow训练一个可以自动检测一个人是否佩戴口罩的分类器...我们的tensorflow.keras导入集合允许： 数据增强； 加载MobilNetV2分类器（我们将使用预训练的ImageNet权重对该模型进行精调）； 建立一个新的全连接（FC）头； 预处理； 加载图像数据...这称为数据增强，其中在第77-84行设置随机旋转，缩放，剪切，移位和翻转参数。我们将在训练时使用增强后的图片。...如果您要使用此训练脚本训练多个类(大于2)，请确保使用多分类交叉熵。 在117-122行开始进行口罩训练。请注意，我们如何用数据增强对象（aug）提供批量变化的图像数据。
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