前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型 keras文档内容丰富（视觉、语言、cnn、lstm、常用模型等），代码思路清晰，非常方便入门了解。...在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下： ? 让我们用泛型模型来实现这个框图 主要的输入接收新闻本身，即一个整数的序列（每个整数编码了一个词）。...先暂停一下，看看共享层到底输出了什么，它的输出数据shape又是什么 层“节点”的概念 无论何时，当你在某个输入上调用层时，你就创建了一个新的张量（即该层的输出），同时你也在为这个层增加一个“（计算）节点...with Convolutions 共享视觉模型 该模型在两个输入上重用了图像处理的模型，用来判别两个MNIST数字是否是相同的数字 视觉问答模型 在针对一幅图片使用自然语言进行提问时，该模型能够提供关于该图片的一个单词的答案...在适当的训练下，你可以为模型提供一个短视频（如100帧）然后向模型提问一个关于该视频的问题，如“what sport is the boy playing？”->“football” ?
在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...重要的是，在堆叠 LSTM 图层时，我们必须为每个输入输出一个序列而不是单个值，以便后续 LSTM 图层可以具有所需的 3D 输入。...这将提供网络在将来预测不可见数据时的性能估计。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...例如，对于使用精度指标编译的模型，我们可以在新数据集上对其进行如下评估： loss, accuracy = model.evaluate(X, y) 与训练网络一样，提供了详细的输出，以给出模型评估的进度...总结 在这篇文章中，您发现了使用 Keras 库的 LSTM 循环神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，您了解到： 1、如何定义、编译、拟合、评估和预测 Keras 中的 LSTM 网络。
定义和拟合模型 在本节中，我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。...请记住，每个批结束时，Keras 中的 LSTM 的内部状态都将重置，因此内部状态是天数的函数可能有所帮助（试着证明它）。...最后，我们通过在 fit（）函数中设置 validation_data 参数来跟踪训练过程中的训练和测试损失，并在运行结束时绘制训练和测试损失图。 ?...运行示例首先创建一幅图，显示训练中的训练和测试损失。 有趣的是，我们可以看到测试损失低于训练损失。该模型可能过度拟合训练数据。在训练过程中测绘 RMSE 可能会使问题明朗。 ?...多变量 LSTM 模型训练过程中的训练、测试损失折线图 在每个训练 epoch 结束时输出训练和测试的损失。在运行结束后，输出该模型对测试数据集的最终 RMSE。
定义和拟合模型 在本节中，我们将拟合多变量输入数据的 LSTM 模型。 首先，我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。...请记住，每个批结束时，Keras 中的 LSTM 的内部状态都将重置，因此内部状态是天数的函数可能有所帮助（试着证明它）。...最后，我们通过在 fit（）函数中设置 validation_data 参数来跟踪训练过程中的训练和测试损失，并在运行结束时绘制训练和测试损失图。 评估模型 模型拟合后，我们可以预测整个测试数据集。...运行示例首先创建一幅图，显示训练中的训练和测试损失。 有趣的是，我们可以看到测试损失低于训练损失。该模型可能过度拟合训练数据。在训练过程中测绘 RMSE 可能会使问题明朗。...多变量 LSTM 模型训练过程中的训练、测试损失折线图 在每个训练 epoch 结束时输出训练和测试的损失。在运行结束后，输出该模型对测试数据集的最终 RMSE。
下面提供了一个未完全拟合的LSTM模型的示例。...这可从曲线图中诊断出来，在该曲线图中，训练损失向下倾斜，验证损失向下倾斜，到达一个拐点，然后又开始向上倾斜。下面的示例演示了一个过拟合的LSTM模型。...然后，可以绘制每次运行的训练和验证跟踪，以便对模型随时间变化的行为提供更可靠的概念。在绘制每次运行的列车轨迹和验证损失之前，下面的示例多次运行同一个实验。...图中，在5次训练过程中，欠拟合趋势仍然存在，这可能是需要增加训练轮数的一个更有力的理由。 8.3 调试问题方法 本节概述了在调整序列预测问题时要考虑的最大因素。...这是因为它结合了AdaGrad和RMSProp方法的最佳属性，自动为模型中的每个参数（权重）使用自定义学习率。此外，在Keras中实施Adam会对每个配置参数使用最佳初始值。
，对于隐藏层的求导比较复杂，因为有个时间前后关系，所以我们有： 那么同理，很容易我们将解决： 2 对于梯度消散（爆炸）的原理解释 一般 RNN 模型，会因为在链式法则中存在梯度消散（爆炸）...这里的细胞状态是核心，它属于隐藏层，类似于传送带，在整个链上运行，信息在上面流传保持不变会变得很容易！ 上图 2 非常形象生动描绘了 LSTM 核心的“三门结构”。...▲ 图3：实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型，当我们选择步长为1时，先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象，尽管 r2 或者 MSE 很好，但这建立的模型其实是无效模型...4.2 原因与改进 当模型倾向于把上一时刻的真实值作为下一时刻的预测值，导致两条曲线存在滞后性，也就是真实值曲线滞后于预测值曲线，如图 4 那样。...LSTM 预测理论跟 ARIMA 也是有区别的，LSTM 主要是基于窗口滑动取数据训练来预测滞后数据，其中的 cell 机制会由于权重共享原因减少一些参数；ARIMA 模型是根据自回归理论，建立与自己过去有关的模型
class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（...：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考损失函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标...【Tips】如果你只是载入模型并利用其predict，可以不用进行compile。在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...32什么意思？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？ #然后，我们插入一个额外的损失，使得即使在主损失很高的情况下，LSTM和Embedding层也可以平滑的训练。
class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练...：损失函数，为预定义损失函数名或一个目标函数，参考损失函数 metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标...【Tips】如果你只是载入模型并利用其predict，可以不用进行compile。在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...32什么意思？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？ #然后，我们插入一个额外的损失，使得即使在主损失很高的情况下，LSTM和Embedding层也可以平滑的训练。
这个损失函数会忽略一些输出，见图15-5（例如，在序列到矢量的RNN中，除了最后一项，其它的都被忽略了）。损失函数的梯度通过展开的网络反向传播（实线箭头）。...=[50, 1]), keras.layers.Dense(1) ]) 使用MSE损失、Adam优化器编译模型，在训练集上训练20个周期，用验证集评估，最终得到的MSE值为0.004。...可以看到，这三个层的输出提供给了逐元素乘法操作，当输入为 0 时门关闭，输出为 1 时门打开。...这解释了为什么LSTM 单元能够如此成功地获取时间序列、长文本、录音等数据中的长期模式。...这样可以保证在训练状态开始时，忘掉所有东西。 窥孔连接 在基本 LSTM 单元中，门控制器只能观察当前输入 x(t) 和前一时刻的短时状态 h(t-1)。
对于回归问题，我们使用的错误率（即，预测值与观察值有多接近）。 下表提供了常见损失函数以及它们的常见应用的摘要： 问题类型 损失函数 问题 示例 回归 均方误差（MSE） 预测连续特征。...在训练过程结束时，模型中使用的损失函数达到非常低的水平（约2.9 * 10-6）。...在 Keras 中，训练模型时，将保留其权重信息-这是模型的状态。...在典型的 Keras 模型中，可以毫无问题地使用此技术。 但是，在使用 LSTM 模型时，此技术有一个关键限制：训练数据和验证数据的形状必须相同。...继续并在以下单元格中实现它。 现在，我们拥有了，以便动态地训练模型。 在下一部分中，我们将模型部署为 Web 应用，并通过 HTTP API 在浏览器中提供其预测。
网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。...在Keras中，不必担心网络的兼容性，因为添加到网络模型中的网络层是动态构建地，匹配接下来连接的网络层。...只有在面对真正要解决的科学问题时，才能决定要使用的损失函数类型以及定义。 Keras 介绍 Keras是一个Python语言的深度学习框架，提供了快速搞笑的深度学习网络模型定义和训练方法。...Keras，TensorFlow，Theano 和 CNTK Keras 是一个模型级别的工具库，提供构建神经网络模型的高级API。...fit()方法在训练数据上迭代训练。
Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具，让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型、多输出模型和类图模型，只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的...在 Keras 中，你可以在编译时使用损失组成的列表或字典来为不同输出指定不同损失，然后将得到的损失值相加得到一个全局损失，并在训练过程中将这个损失最小化 当我们为各个头指定不同的损失函数的时候，严重不平衡的损失贡献会导致模型表示针对单个损失值最大的任务优先进行优化...中，位置在keras.applications.inception_v3.InceptionV3，其中包括在 ImageNet 数据集上预训练得到的权重 残差连接是让前面某层的输出作为后面某层的输入，从而在序列网络中有效地创造了一条捷径...) 在调用模型实例时，就是在重复使用模型的权重，正如在调用层实例时，就是在重复使用层的权重。...残差连接可以将较早的信息重新注入到下游数据中，从而部分解决了深度学习模型的这一问题 深度学习中的梯度消失 反向传播是用于训练深度神经网络的主要算法，其工作原理是将来自输出损失的反馈信号向下传播到更底部的层
在训练时，相应的回调函数的方法就会被在各自的阶段被调用。...目前，模型的.fit()中有下列参数会被记录到logs中： 在每个epoch的结尾处（on_epoch_end），logs将包含训练的正确率和误差，acc和loss，如果指定了验证集，还会包含验证集正确率和误差...其中，红圈中的操作为将辅助数据与LSTM层的输出连接起来，输入到模型中。...层把向量序列转换成单个向量，它包含整个序列的上下文信息 lstm_out = LSTM(32)(x) # 在这里我们添加辅助损失，使得即使在模型主损失很高的情况下，LSTM层和Embedding层都能被平稳地训练...], epochs=50, batch_size=32) # 另外一种利用字典的编译、训练方式 # 由于输入和输出均被命名了（在定义时传递了一个 name 参数），我们也可以通过以下方式编译模型 model.compile
每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归。这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。训练之前，所有权重均使用随机值初始化。...优化和损失函数 训练之前，我们需要做好两件事一是拟合优度的度量，用于比较所有训练观测值的预测和已知标签；二是计算梯度下降的优化方法，实质上是同时调整所有权重估计值，以提高拟合优度的方向。...提供一个核和一个步长，合并就相当于卷积，但取每帧的平均值或最大值。 扁平化顾名思义，扁平只是将最后的卷积层转换为一维神经网络层。它为实际的预测奠定了基础。...R语言实现当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。...我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。
在本教程中，你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后，你将了解： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合的模型。...Keras 中的训练历史 你可以通过回顾模型的性能随时间的变化来更多地了解模型行为。 LSTM 模型通过调用 fit() 函数进行训练。...还允许在拟合模型时指定独立的验证数据集，该数据集也可以使用同样的损失函数和度量指标进行评估。...在这个案例中，模型性能可能随着训练 epoch 的增加而有所改善。 ? 欠拟合模型的诊断图 另外，如果模型在训练集上的性能比验证集上的性能好，并且模型性能曲线已经平稳了，那么这个模型也可能欠拟合。...模型多次运行的诊断线图 扩展阅读 如果你想更深入地了解这方面的内容，这一部分提供了更丰富的资源。
这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding...在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下： ?...将向量序列转换成包含整个序列信息的单一向量 lstm_out = LSTM(32)(x) #然后，我们插入一个额外的损失，使得即使在主损失很高的情况下，LSTM和Embedding层也可以平滑的训练。...我们给额外的损失赋0.2的权重。我们可以通过关键字参数loss_weights或loss来为不同的输出设置不同的损失函数或权值。这两个参数均可为Python的列表或字典。...nb_epoch=50, batch_size=32) #因为我们输入和输出是被命名过的（在定义时传递了“name”参数），我们也可以用下面的方式编译和训练模型： model.compile(optimizer
在容器中运行深度学习脚本只需运行 Docker 命令行。当脚本运行完后，会自动退出容器。这种方法恰巧保证了每次执行是独立的；这为基准评估/重复执行提供了理想的环境。...首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...我的网络避免了过早收敛，对于 TensorFlow，只需损失很小的训练速度；不幸的是，CNTK 的速度比简单模型慢了许多，但在高级模型中仍然比 TensorFlow 快得多。...等等，什么？显然，我的模型架构导致 CNTK 在预测时遇到错误，而「CNTK+简单的 LSTM」架构并没有发生这种错误。...CNTK 在 LSTM/MLP 上更快，TensorFlow 在 CNN/词嵌入（Embedding）上更快，但是当网络同时实现两者时，它们会打个平手。
平均绝对值损失 4....构造网络模型 2. 编译模型 3. 训练模型 4. 评估模型 5. 使用模型进行预测 在这五步之中，其实关键的步骤主要只有第一步，这一步确定了，后面的参数都可以根据它来设置。...过程化方法构造网络模型 我们先学习最容易理解的，过程化方法构造网络模型的过程。 Keras中提供了Sequential容器来实现过程式构造。...训练模型 调用fit函数，将输出的值X，打好标签的值y，epochs训练轮数，batch_size批次大小设置一下就可以了： model.fit(x_train, y_train, epochs=5,...现在不用担心了，只要有两种语言的对照表，我们就可以训练一个模型来像做一个机器翻译。
注意，嵌入层一般是需要通过数据学习的，读者也可以借用已经训练好的嵌入层比如Word2Vec 中预训练好的词向量直接放入模型，或者把预训练好的词向量作为嵌入层初始值，进行再训练。...空格本身一般也会被赋予词向量，这可以通过机器学习训练出来。Keras 提供了sequence.pad_sequences 函数帮我们做文本的处理和填充工作。...我们的目的是选择合适的模型，使这个目标函数在未知数据集上的平均值越低越好。所以，我们要看的是模型在测试数据（训练时需要被屏蔽）上的表现。...直观地说，如果在训练中损失函数接近最小值了，则每步梯度下降幅度自然需要减小，而如果损失函数的曲线还很陡，则下降幅度可以稍大一些。...它们的本质都是解决在调整神经网络模型过程中如何控制学习速度的问题。 Keras 提供的建模API 让我们既能训练数据，又能在验证数据时看到模型测试效果。
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