随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
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参数实现。
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动态地采取行动
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
深度学习模式可能需要几个小时,几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止,你可能就白干了。 在这篇文章中,你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中,如何检查你的深度学习模型。 让我们开始
在使用神经网络进行模型训练的时候,我们可以通过误差损失函数、精度等一系列指标来判断最终神经网络的拟合效果,一般的问题中,无论是回归还是拟合,本质上都是“一个拟合过程”,我们一定特别希望知道,网络每训练一次,这个你和到底到达了一个什么程度,距离我的真实数据差别还有多少,本文通过一个简单的例子来实现这样的功能,动态展示网络拟合的程度。
通常用keras做分类任务的时候,一张图像往往只对应着一种类别,但是在实际的问题中,可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集,整个数据集有两种属性,一种是颜色(blue, red, black),另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
Kaggle比赛 Histopathologic Cancer Detection 代码开源。 模型使用了Resnet50,修改最后几层网络结构重新训练,并且使用了五折交叉验证取平均值来提高精度。其中的一些trick在代码中已经标注。后面考虑修改网络结构,损失函数来进一步提高精度。更多比赛代码可查看我的github 大黄大黄大黄 。 import os import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot
电脑上看效果好,不用左右滑屏。都调好了,复制粘贴就可以在PyCharm里直接跑起来。 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn # 使用pip安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learn import numpy as
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时间把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。本人是keras的忠实粉丝,可能是因为它实在是太简单易用了,不用多少代码就可以将自己的想法完全实现,但是在使用的过程中还是遇到了不少坑,本文做了一个归纳,供大家参考。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含:
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
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
乳腺癌是全球第二常见的女性癌症。2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%。
【导读】在本文中,我们将为大家介绍如何对神经网络的超参数进行优化调整,以便在 Beale 函数上获得更高性能,Beale 函数是评价优化有效性的众多测试函数之一。
References 官方文档:multi_gpu_model(https://keras.io/utils/#multi_gpu_model)以及Google。 误区 目前Keras是支持了多个GPU同时训练网络,非常容易,但是靠以下这个代码是不行的。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 当你监视GPU的使用情况(nvidia-smi -l 1)的时候会发现,尽管GPU不空闲,实质上只有一个GPU在跑,其他的就是闲置的占用状态,也就是说,如果你的电脑里面有
本实战内容取自笔者参加的首届中国心电智能大赛项目,初赛要求为设计一个自动识别心电图波形算法。笔者使用Keras框架设计了基于Conv1D结构的模型,并且开源了代码作为Baseline。内容包括数据预处理,模型搭建,网络训练,模型应用等,此Baseline采用最简单的一维卷积达到了88%测试准确率。有多支队伍在笔者基线代码基础上调优取得了优异成绩,顺利进入复赛。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云