前言 最近开始学习深度学习相关的内容，各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本的理解。参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子，能够对图片进行识别，并给出可能性最大的分类。...闲言少叙，开始写代码 环境搭建相关就此省去，网上非常多。...import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np 导入权重，首次会从网络进行下载，不过速度还是挺快的，使用ImageNet的数据集...补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
《UNIMO》、用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？...在这项工作中，作者提出了一种统一模态预训练的结构，即UNIMO，它可以有效地适应单模态和多模态的理解和生成任务。...近年来，CV领域的一系列基于ImageNet预训练模型极大的推动了各种计算机视觉任务的发展；NLP的预训练模型的涌现，如BERT、RoBERTa、XLNet和UniLM，极大地提高了语言理解和生成能力。...为了适应多模态场景，一系列多模态预训练方法也出现了，如ViLBERT、VisualBERT和UNITER，通过在图像-文本对语料库上进行预训练，大大提高了处理多模态信息的能力。...Single-Modal tasks 以往的多模态预训练模型通常不能有效地适应单模态场景。上表展示了本文方法在语言理解和生成任务上和其他单模态预训练模型相比的结果。 3.3.
2) 数据角度: SOTA的方法（如CLIP、ALBEF等）都在从web上收集到的图文对上进行预训练。...它分别从模型和数据角度有两个贡献: 1） 多模态编码器-解码器混合（MED）：一种用于有效多任务预训练和灵活迁移学习的新模型架构。...与使用预训练的目标检测器进行视觉特征提取相比，使用ViT更易于计算，并且已被较新的方法采用。...为了预训练一个既有理解能力又有生成能力的统一模型，作者提出了多模态混合编码器-解码器（MED），这是一个多任务模型，可以在以下三种结构之一中运行： 1) 单模态编码器，分别对图像和文本进行编码。...BLIP通过注入不同的合成字幕和去除带噪字幕，使用从大规模带噪图像-文本对中引导的数据集，预训练多模态混合编码器-解码器模型。
针对推理阶段的专门优化 为实现更快速的执行速度，优化 DNN 模型的计算图（graph）就显得非常重要。DNN 的执行由两阶段组成：训练阶段和推理阶段。这两个阶段分别需要不同的优化方法。...WebDNN 仅专注于终端用户设备上推理阶段的执行，并且它支持复杂的优化。这种优化可以应用在用由大量 DNN 框架训练的模型上。用户不需要编辑训练代码便可实现。 框架结构 ?...软件开发者需要使用由软件库提供的 API 来支持模型的输入和显示输出。 安装应用开发环境在本文的最后一部分给出，其中还有一些从 Caffe、Keras、Chainer 等转换模型的案例。...该框架可以优化训练后的 DNN 模型，将模型数据进行压缩，从而加快执行速度。...快速运行对比 现在让我们在浏览器上转换并执行 ResNet50 预训练 Keras 模型。 首先，保存由 Keras 提供的的 ResNet50 预训练模型。
WebDNN是一种开源软件框架，用于在浏览器上执行DNN的预训练模型。 ?...描述符运行器则是一种在线模型，用于在终端用户的浏览器上运行图像转译器，通过JavaScript实现。应用开发者需要使用程序库所提供的API来对模型进行输入并显示输出结果。...针对推理阶段的专门优化 为了实现更快的执行过程，对DNN模型的计算图进行优化非常重要。DNN的执行包括两个阶段：训练阶段和推理阶段，并且它们需要不同的优化策略。...在每一个DNN模型及后端，WebDNN在速度上都比Keras.sj更快。当对图形转译器进行优化后，WebDNN的速度将得到进一步提升。 Demo WebDNN还有两个官方的Demo。...△ 浮世绘风格的猎豹。 Demo 2：ResNet50图像识别模型 ? △ 可能训练得不太好，海豚识别成了大白鲨…… 以上两个示例，其预训练模型的执行都是通过WebDNN在浏览器上完成的。
MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」是「deep neural network」（深度神经网络）的缩写。 MMdnn 可将一个框架训练的 DNN 模型转换到其他框架可用。...其主要特征包括： 模型文件转换器，转换 DNN 模型使之适合不同框架； 模型代码块生成器，生成适合不同框架的训练或推断代码块； 模型可视化，针对不同框架可视化 DNN 网络架构和参数； 模型兼容性测试（.../），提交自己的 IR json 文件进行模型可视化。...准备 Keras 模型。以下示例将首先下载预训练模型，然后使用简单的模型抽取器从 Keras 应用中获取模型，抽取器将抽取 Keras 模型架构和权重。...以上的命令会将 imagenet_inception_v3.json 作为神经网络架构的描述文件，imagenet_inception_v3.h5 作为预训练权重。
Github：https://github.com/Microsoft/MMdnn MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」的意思是深度神经网络。...它可以将由一个框架训练的 DNN 模型转换到其他框架里，其主要的特点如下： Model File Converter 在不同框架间转换 DNN 模型。...Model Code Snippet Generator 为框架生成训练代码 Model Visualization DNN 网络结构和框架参数可视化 Model compatibility testing...用 Keras 「inception_v3」模型做示例： 1.下载预训练模型 python -m mmdnn.conversion.examples.keras.extract_model -n inception_v3...2.将预训练模型转换为中间表征 python3 -m mmdnn.conversion.
为此，微软就做了一套能在不同的深度学习框架之间进行交互式操作的工具集——MMdnn，它是一个综合性的跨框架解决方案，能够用于深度神经网络模型的转换，可视化及诊断等操作，可在Caffe，Keras，MXNet...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...再次以Keras框架的“inception_v3”模型为例。 1. 下载预先训练的模型 2. 预先训练的模型文件转换为中间表示 python3 -m mmdnn.conversion....Tensorflow https://github.com/Microsoft/MMdnn/issues/27 贡献 中间表示 中间表示将网络体系结构存储在protobuf二进制文件中，并以NumPy本地的格式储存预训练的模型权重...构架 我们正在开发其他的框架模型转换及可视化功能，如Caffe2，PyTorch，CoreML等框架。更多有关RNN的相关操作正在研究中。欢迎提出任何贡献和建议！
为此，微软就做了一套能在不同的深度学习框架之间进行交互式操作的工具集——MMdnn，它是一个综合性的跨框架解决方案，能够用于深度神经网络模型的转换，可视化及诊断等操作，可在Caffe，Keras，MXNet...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...下载预先训练的模型 python -m mmdnn.conversion.examples.keras.extract_model -n inception_v3 2....Tensorflow https://github.com/Microsoft/MMdnn/issues/27 贡献 中间表示 中间表示将网络体系结构存储在protobuf二进制文件中，并以NumPy本地的格式储存预训练的模型权重...构架 我们正在开发其他的框架模型转换及可视化功能，如Caffe2，PyTorch，CoreML等框架。更多有关RNN的相关操作正在研究中。欢迎提出任何贡献和建议！
复用预训练层 从零开始训练一个非常大的 DNN 通常不是一个好主意，相反，您应该总是尝试找到一个现有的神经网络来完成与您正在尝试解决的任务类似的任务（第14章会介绍如何找），然后复用这个网络的较低层：这就是所谓的迁移学习...现在想要训练一个 DNN 来对特定类型的车辆进行分类。 这些任务非常相似，甚至部分重叠，因此应该尝试重新使用第一个网络的一部分（请参见图 11-4）。 ?...图11-4 复用预训练层 笔记：如果新任务的输入图像与原始任务中使用的输入图像的大小不一致，则必须添加预处理步骤以将其大小调整为原始模型的预期大小。...直到 2010 年，无监督预训练（通常使用受限玻尔兹曼机 RBM）是深度网络的标准，只有在梯度消失问题得到缓解之后，监督训练 DNN 才更为普遍。...但这通常不会生成一个稀疏的模型，而且可能使模型性能下降。 更好的选择是在训练过程中应用强 ℓ1 正则化，因为它会推动优化器尽可能多地消除权重（如第 4 章关于 Lasso 回归的讨论）。
该项目包括一些内置的体系结构，如多层感知机、多层长短期记忆网络、液体状态机和能够训练真实网络的训练器。 链接：https://github.com/cazala/synaptic ?...用 2 层神经网络进行玩具 2D 分类的 Conventjs 演示 5. Webdnn 这个日本制造的库用于在浏览器上运行深度神经网络预训练模型，并且运行速度很快。...由于在浏览器上运行 DNN 会消耗大量计算资源，因此该框架优化了 DNN 模型来压缩模型数据，并通过 JavaScript APIs（如 WebAssembly 和 WebGPU）加速执行。...Deeplearnjs 这个流行的库允许你在浏览器中训练神经网络，或者在推理模式下运行预训练模型，甚至声称它可以用作网页版 NumPy。...由于 Keras 使用了许多框架作为后端，所以模型也可以在 TensorFlow、CNTK 和其他框架中进行训练。
在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。 1....在TensorFlow中，可以轻松地获取预训练的ResNet-50模型。...以下是下载和配置ResNet-50模型的详细步骤： 2.1 下载预训练的ResNet-50模型 首先，我们需要下载预训练的ResNet-50模型。...如果直接下载预训练模型文件不方便，可以使用TensorFlow的tf.keras.applications模块直接加载ResNet-50，并保存为.pb文件。...使用预训练的ResNet-50模型进行图像分类。
声学建模声学模型负责将声学特征（如梅尔频率倒谱系数MFCC）映射到对应的发音单元（如音素或字符序列）。...常用的模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、混合高斯模型（GMM-HMM）、深度神经网络（DNN-HMM）以及近年来流行的循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）。2....模型设计与训练构建序列转导模型：如基于LSTM的CTC模型。...训练模型：使用预处理数据集进行训练。...迁移学习：利用预训练模型初始化权重，如DeepSpeech2、Wav2Vec等。2. 未来趋势端到端自适应：模型在线更新，适应特定用户或场景的语音特性。
根据超大规模数据对模型的进行预训练 2. 根据具体场景任务进行微调（可以微调权重，还可以调整终端的结构） 根据特征空间和迁移方法可将迁移学习分为不同种类。...针对source domain的大量数据进行训练的过程中，网络的前面几层可以看作特征抽取器。该特征抽取器抽取两个domain的特征，然后输入对抗网络；对抗网络尝试对特征进行区分。...通常的迁移学习可以分为两步完成：“预训练”和“微调” 预训练（pre-train）：预训练的本质是无监督学习，栈式自编码器和多层神经网络都能得到有效的参数，使用大量数据将其训练之后的参数作为神经网络的参数初始值即预训练...预训练由于是无监督学习，无需对样本进行标记标签，省去大量人工时间，并且预训练后的参数直接带入其他任务模型中，可以使模型更快的收敛。...微调（fine-tuning）:任务模型一部分会复用预训练的部分模型结构和参数，根据具体任务，对模型参数进行微调。
生态系统更成熟：TensorFlow拥有一个庞大的社区和丰富的资源，包括大量的教程、预训练模型和工具，适合从初学者到专家的各个层次用户。...三、tensorflow实战 动手实现一个三层DNN网络： 3.1 引入依赖的tensorflow库 这里主要是tensorflow、keras、sklearn、numpy等 Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级...最后，按照2:8的比例从数据中切分出测试机与训练集 3.3 创建三层DNN模型 采用keras.sequential类，顾名思义“按顺序的”由输入至输出编排神经网络 # 创建模型 model = Sequential...易于使用：适合初学者和快速原型设计，对于复杂的网络结构可能不够灵活。 灵活性限制：对于需要多输入或多输出，或者层间有复杂连接的模型，应使用更高级的模型结构，如Functional API。...3.5 启动训练，迭代收敛 不同于pytorch需要写两个循环处理每一行样本，tensorflow直接采用fit方法对输入的特征样本矩阵以及label矩阵进行训练 tensorflow版： # 训练模型
CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN 如何分类猫狗照片（准确率 97%） 亚马逊雨林卫星照片多标签分类 如何使用 FaceNet 在 Keras 中开发人脸识别系统 如何通过深度学习开发计算机视觉能力...如何用 Keras 加载和可视化标准计算机视觉数据集 如何使用 Keras API 加载、转换和保存图像 如何为 Keras 深度学习从目录加载大数据集 如何为深度学习手动缩放图像像素数据 如何在 Keras...避免过度训练神经网络的提前停止的温和介绍 深度学习神经网络的集成学习方法 更好的深度学习框架 如何在深度学习神经网络中使用贪婪逐层预训练 如何开发水平投票深度学习集成来减少方差 如何利用批量归一化加速深度神经网络的学习...训练深度学习神经网络时如何配置学习率 用于训练深度学习神经网络的损失和损失函数 如何在 Keras 开发深度学习模型集成 神经网络诀窍（书评） 在 Keras 中集成神经网络模型权重（Polyak 平均...大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 玻璃识别数据集的不平衡多类分类 多类不平衡分类 每个不平衡分类度量的朴素分类器是什么？
全新的Keras 3对Keras代码库进行了完全重写，可以在JAX、TensorFlow和PyTorch上运行，能够解锁全新大模型训练和部署的新功能。...- 最大限度地扩大开源模型版本的覆盖面。 想要发布预训练模型？想让尽可能多的人能够使用它吗？如果你在纯TensorFlow或PyTorch中实现它，它将被大约一半的社区使用。...预训练模型 现在，开发者即可开始使用Keras 3的各种预训练模型。 所有40个Keras应用程序模型（ keras.applications 命名空间）在所有后端都可用。...KerasCV和KerasNLP中的大量预训练模型也适用于所有后端。...其中包括： - BERT - OPT - Whisper - T5 - Stable Diffusion - YOLOv8 跨框架开发 Keras 3能够让开发者创建在任何框架中都相同的组件（如任意自定义层或预训练模型
01 训练数据 许多ML从业者习惯直接把原始训练数据扔进DNN模型，DNN大多会（可能）给出好的结果，对吗？...而且，在采用无监督的预训练（在后面的章节中描述）时，隐藏单元的最佳数量通常保持更大。因为，预训练的表示可能在这些表示中包含大量不相关的信息（针对特定的监督任务）。...通过增加隐藏单元的数量，模型将具有所需的灵活性，从这些预训练的结果中筛选出最合适的信息。 选择最佳层数是相对直接的。...09 小批量与随机学习 训练模型的主要目标是学习适当的参数，从而得到从输入到输出的最佳映射。无论您决定使用批次，小批量还是随机学习，这些参数都会根据每个训练样本进行调整。...所以，你不必深入核心的GPU编程; 这完全不是一个详尽的实践清单。为了只包含最常见的做法，我排除了一些概念，如输入规范化，批量/图层标准化，梯度检查等。
Caffe的特点 -易用性：Caffe的模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出， Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便快速使用； -速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据；...在有向图中，叶节点表示输入值或网络参数，其他节点表示该节点输入之上的矩阵运算。...CNTK 使得实现和组合如前馈型神经网络DNN、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNNs/LSTMs)等流行模式变得非常容易。...Keras也支持保存训练好的参数，然后加载已经训练好的参数，进行继续训练。 Keras侧重于开发快速实验，用可能最少延迟实现从理念到结果的转变，即为做好一项研究的关键。...当需要如下要求的深度学习的库时，就可以考虑使用Keras： -考虑到简单快速的原型法（通过总体模块性、精简性以及可扩展性）； -同时支持卷积网络和递归网络，以及两者之间的组合； -支持任意连接方案（包括多输入多输出训练
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